مقاله انگلیسی رایگان در مورد یکپارچه سازی داده ها در اکوسیستم اینترنت اشیا – الزویر ۲۰۱۸

مقاله انگلیسی رایگان در مورد یکپارچه سازی داده ها در اکوسیستم اینترنت اشیا – الزویر ۲۰۱۸

 

مشخصات مقاله
انتشار مقاله سال ۲۰۱۸
تعداد صفحات مقاله انگلیسی ۹ صفحه
هزینه دانلود مقاله انگلیسی رایگان میباشد.
منتشر شده در نشریه الزویر
نوع مقاله ISI
عنوان انگلیسی مقاله Data integration in IoT ecosystem: Information linkage as a privacy threat
ترجمه عنوان مقاله یکپارچه سازی داده ها در اکوسیستم اینترنت اشیا: ارتباط اطلاعات به عنوان یک تهدید حریم خصوصی
فرمت مقاله انگلیسی  PDF
رشته های مرتبط مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات
گرایش های مرتبط اینترنت و شبکه های گسترده
مجله قانون رایانه ها و بررسی امنیت – Computer Law & Security Review
دانشگاه Faculty of Engineering and Technology – Jamia Hamdard University – New Delhi – India
کلمات کلیدی اینترنت اشیا، یکپارچه سازی داده ها، پیوند اطلاعات، حریم خصوصی، اکوسیستم ناهمگن IoT
کد محصول E5861
وضعیت ترجمه مقاله  ترجمه آماده این مقاله موجود نمیباشد. میتوانید از طریق دکمه پایین سفارش دهید.
دانلود رایگان مقاله دانلود رایگان مقاله انگلیسی
سفارش ترجمه این مقاله سفارش ترجمه این مقاله

 

بخشی از متن مقاله:
۱٫ Introduction

The Big data revolution and the emergence of Internet of things (IoT) has led to large-scale analyses of data generated from heterogeneous devices in various scientific and governance domains. The data processing tasks include data acquisition, fusion, aggregation and integration (Ahad and Biswas, 2017). Often, in privacy-sensitive domains such as healthcare and smart cities, individual data streams that potentially lead to a privacy threat are identified and anonymized before data processing to prevent any privacy breaches. Consider the scenario where users have been introduced to many online social networks such as Twitter, Instagram, and LinkedIn. Due to diverse functionalities, different online social network platforms attract users for different purposes such as information seeking, sharing and social connection maintenance (Shu et al., 2017). Literature on social network analysis points that social network anonymization refers to the process to replace each user’s unique identifier (example, username) with a random string, but the network structure remains vulnerable for active and passive analyses (Shu et al., 2017). In addition, network structure from different platforms may be exploited and correlated for record linkage that reveals user’s identity. Therefore, often concerns of identification, location tracking and profiling are threats posed by integration of data about users of online social networks and open data released by the government. In case of healthcare, medical records of a patient are anonymized but when these records are analysed in conjunction with demographic and behavioural data they may uniquely identify the patients and their medical conditions. This is especially critical in case the patient is suffering from depression. On one hand, the information integration tasks are important to gain insights from data analyses and on the other, they may compromise personal privacy of a subject. The autonomous nature of IoT aggravates these privacy threats (Ziegeldorf et al., 2014).

ثبت دیدگاه