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2021 article

Intelligent mobile crowdsensing for secure data integration : A blockchain based approach

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1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Data integration is very important in real-time data-driven applications, crowdsensing is used all over the world. At a cheap cost, crowdsensing may collect sensing data from smart devices (such as smart phones, smart watches, etc.). There are certain fundamental concerns to consider, such as data security and protection, data privacy, and data cost-effectiveness or incentive. Because some existing platform-based systems fail to regulate the concerns, data leakage in crowdsensing applications. For crowdsensing data integration, some approaches include cost-effectiveness and data quality challenges. This study proposes a unique crowdsensing architecture that combines blockchain technology with a decentralized crowdsensing framework. This framework aids in the security of data, the resolution of data privacy issues, and the protection of data from unwanted attacks in crowdsensing. The study also includes a hybrid system that ensures data quality and cost-effectiveness variables by combining monetary and reputation-based approaches. This framework is appropriate since the crowdsensing user will encourage data detection while discouraging malicious behaviors. The proposed innovative framework’s efficacy was confirmed by the combined effect of the framework design theory. The simulation results suggest that the proposed framework is reliable, and it would be effective to use it for crowdsensing data integration.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Intelligent mobile crowdsensing for secure data integration : A blockchain based approach
Date Crossref
17/11/2021
Éditeur
Taru Publications
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Mobile Crowdsensing and CrowdsourcingPrivacy, Security, and Data ProtectionUser Authentication and Security Systems

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