隐私增强型参与式感知基础设施 (PEPSI) 的扩展能力

参与式感知作为一种新兴的创新计算范式，旨在利用始终连接的移动电话及其传感能力的普遍性。在此背景下，众多先锋应用日益开展信息和环境数据（如交通状况、污染、温度等）的泛在收集与传播。参与者从其移动设备收集并报告测量数据，并将其委托给云端，以供应用和用户访问。自然，由于报告关联着个人信息（例如位置、移动轨迹等），在这些应用大规模部署之前，必须考虑一系列隐私问题。出于对参与式感知中隐私保护的需求，本文提出了 PEPSI：一种隐私增强型参与式感知基础设施。我们探讨了现实的架构假设和一组最小化的形式化需求，旨在保护数据生产者和消费者的隐私。我们提出了两种实例化方案，它们以极低的额外计算成本和几乎零额外的通信开销，实现了具有可证明安全性的隐私保证。