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La deteccin de multitudes mediante vehculos es un enfoque prometedor para abordar el problema de la recopilacin de datos de trfico aprovechando la potencia de los vehculos. En varias aplicaciones de la deteccin de multitudes mediante vehculos, existen dos problemas candentes. En primer lugar, la privacidad puede verse fcilmente comprometida cuando un vehculo realiza una tarea de deteccin de multitudes. En segundo lugar, los vehculos no tienen incentivos para enviar datos de alta calidad debido a la falta de equidad, lo que significa que todos reciben el mismo pago, independientemente de la calidad de los datos enviados. Para resolver estos problemas, proponemos un mecanismo inteligente de incentivos que preserva la privacidad (SPPIM) para la deteccin de multitudes desde vehculos. Especficamente, primero proponemos un nuevo modelo SPPIM para el escenario de deteccin de multitudes de vehculos a travs de un contrato inteligente en la cadena de bloques. A continuacin, diseamos un mecanismo de incentivos que preserva la privacidad basado en una subasta inversa con presupuesto limitado. La autenticacin annima basada en la prueba de conocimiento cero se utiliza para garantizar la preservacin de la privacidad de los vehculos. Para garantizar la equidad, los pagos de recompensa de los vehculos ganadores se determinan no slo por las ofertas de los vehculos, sino tambin por su reputacin y la calidad de los datos. As, cualquier vehculo recompensado puede obtener el pago justo; por el contrario, los vehculos maliciosos o los iniciadores de tareas sern castigados. Por ltimo, SPPIM se implementa utilizando contratos inteligentes escritos mediante Solidity en una red local de blockchain de Ethereum. Tanto el anlisis de seguridad como los resultados experimentales muestran que el SPPIM propuesto consigue preservar la privacidad y ofrecer incentivos justos con unos costes de ejecucin aceptables.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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