Scalable Privacy-preserving Geo-distance Evaluation for Precision Agriculture IoT Systems
Scalable Privacy-preserving Geo-distance Evaluation for Precision Agriculture IoT Systems
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精准农业物联网系统的可扩展隐私保护地理距离评估
DOI：
10.1145/3463575
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发表时间：
2021
影响因子：
4.1
通讯作者：
Irmak, Suat
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yan, Qiben;Lou, Jianzhi;Vuran, Mehmet C.;Irmak, Suat
精准农业已成为改造现代农业的一个有前景的范式。最近的大数据和物联网 (IoT) 革命带来了前所未有的好处，包括优化产量、最大限度地减少环境影响和降低成本。然而，物联网应用中大量收集农场数据引起了人们对潜在隐私泄露的严重担忧，这可能会损害农民的福利。在这项工作中，我们提出了一种新颖的可扩展和私有地理距离评估系统，称为 SPRIDE，允许应用服务器通过私下计算传感器和农场之间的距离来提供基于地理的服务。服务器无需了解有关其位置的任何其他信息即可确定距离。 SPRIDE 的关键思想是利用同态密码系统对球体上的加密位置进行有效的距离测量和距离比较。为了服务于庞大的用户群，我们进一步提出了基于密码元素预计算的新颖且实用的性能增强的SPRIDE+。通过使用真实世界数据集的大量实验，我们证明 SPRIDE+ 在大型农场网络上实现了私有距离评估，与现有技术相比，运行时性能提高了 3 倍以上。我们进一步证明 SPRIDE+ 可以在资源受限的移动设备上运行，这为保护隐私的精准农业物联网应用提供了实用的解决方案。
Precision agriculture has become a promising paradigm to transform modern agriculture. The recent revolution in big data and Internet-of-Things (IoT) provides unprecedented benefits including optimizing yield, minimizing environmental impact, and reducing cost. However, the mass collection of farm data in IoT applications raises serious concerns about potential privacy leakage that may harm the farmers’ welfare. In this work, we propose a novel scalable and private geo-distance evaluation system, called SPRIDE, to allow application servers to provide geographic-based services by computing the distances among sensors and farms privately. The servers determine the distances without learning any additional information about their locations. The key idea of SPRIDE is to perform efficient distance measurement and distance comparison on encrypted locations over a sphere by leveraging a homomorphic cryptosystem. To serve a large user base, we further propose SPRIDE+ with novel and practical performance enhancements based on pre-computation of cryptographic elements. Through extensive experiments using real-world datasets, we show SPRIDE+ achieves private distance evaluation on a large network of farms, attaining 3+ times runtime performance improvement over existing techniques. We further show SPRIDE+ can run on resource-constrained mobile devices, which offers a practical solution for privacy-preserving precision agriculture IoT applications.
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影响因子：
2
作者：
Sylvain Firer-Blaess;C. Fuchs
通讯作者：
Sylvain Firer-Blaess;C. Fuchs
DOI：
10.1145/2046660.2046682
发表时间：
2011-10
期刊：
IACR Cryptol. ePrint Arch.
影响因子：
--
作者：
K. Lauter;M. Naehrig;V. Vaikuntanathan
通讯作者：
K. Lauter;M. Naehrig;V. Vaikuntanathan
灌溉和雨养玉米和大豆水生产率的大规模和长期趋势和幅度：谷物产量和蒸散频率、作物水分利用效率和生产函数
影响因子：
1.5
作者：
S. Irmak;V. Sharma
通讯作者：
V. Sharma
内布拉斯加州农业用水管理示范网络（NAWMDN）：整合研究和推广/推广。
DOI：
--
发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
--
作者：
S. Irmak;J. Rees;G. L. Zoubek;B. DeWalle;William R. Rathje;R. DeBuhr;D. Leininger;D. D. Siekman;J. Schneider;A. P. Christiansen
通讯作者：
A. P. Christiansen