![](/images/graphics-bg.png)
D2D Big Data Privacy-Preserving Framework Based on (a, k)-Anonymity Model
المؤلفون المشاركون
Li, Hongtao
Wang, Jie
Guo, Feng
Zhang, Wenyin
Cui, Yifeng
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-08-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
As a novel and promising technology for 5G networks, device-to-device (D2D) communication has garnered a significant amount of research interest because of the advantages of rapid sharing and high accuracy on deliveries as well as its variety of applications and services.
Big data technology offers unprecedented opportunities and poses a daunting challenge to D2D communication and sharing, where the data often contain private information concerning users or organizations and thus are at risk of being leaked.
Privacy preservation is necessary for D2D services but has not been extensively studied.
In this paper, we propose an (a, k)-anonymity privacy-preserving framework for D2D big data deployed on MapReduce.
Firstly, we provide a framework for the D2D big data sharing and analyze the threat model.
Then, we propose an (a, k)-anonymity privacy-preserving framework for D2D big data deployed on MapReduce.
In our privacy-preserving framework, we adopt (a, k)-anonymity as privacy-preserving model for D2D big data and use the distributed MapReduce to classify and group data for massive datasets.
The results of experiments and theoretical analysis show that our privacy-preserving algorithm deployed on MapReduce is effective for D2D big data privacy protection with less information loss and computing time.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Jie& Li, Hongtao& Guo, Feng& Zhang, Wenyin& Cui, Yifeng. 2019. D2D Big Data Privacy-Preserving Framework Based on (a, k)-Anonymity Model. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194628
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Jie…[et al.]. D2D Big Data Privacy-Preserving Framework Based on (a, k)-Anonymity Model. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194628
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Jie& Li, Hongtao& Guo, Feng& Zhang, Wenyin& Cui, Yifeng. D2D Big Data Privacy-Preserving Framework Based on (a, k)-Anonymity Model. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194628
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194628
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)