Privacy-First Crowdsourcing: Blockchain and Local Differential Privacy in Crowdsourced Drone Services

我们介绍了一个隐私保护的框架，用于将消费级别的无人机纳入灌木丛火灾管理中。该系统创建了一个市场，让灌木丛火灾管理机构从无人机操作者那里获取必要的数据。关键特点包括局部差分隐私以保护数据提供者，以及基于区块链的解决方案，确保公平的数据交换和问责制。该框架通过概念验证实现得到验证，展示了其可扩展性和适用于各种大规模数据收集场景的潜力。这种方法解决了隐私问题，并符合澳大利亚《1988年隐私法案》等法规的合规要求，为通过众包无人机服务增强灌木丛火灾检测和管理提供了实用的解决方案。

如何将消费级别的无人机整合到灭火管理中，同时保护数据提供者的隐私和遵守法规？

使用本地差分隐私保护数据提供者的隐私，使用基于区块链的解决方案确保公平的数据交换和问责制。

论文提出了一个可行的解决方案，通过实现验证了其可扩展性和潜在的大规模数据收集能力。该方法解决了隐私问题和遵守法规的问题，为通过众包无人机服务增强灭火检测和管理提供了实际解决方案。

最近的相关研究包括： - A Survey of Privacy-Preserving Data Mining Techniques - Privacy-Preserving Machine Learning: Threats and Solutions - Blockchain: A Survey of the State-of-the-Art and Future Research Directions