دانلود ترجمه مقاله طرح تشخیصی مجاورت کارآمد و حفظ حریم خصوصی (آی تریپل ای ۲۰۱۷)

دانلود ترجمه مقاله طرح تشخیصی مجاورت کارآمد و حفظ حریم خصوصی (آی تریپل ای ۲۰۱۷)

 

 

این مقاله انگلیسی ISI در نشریه آی تریپل ای در سال ۲۰۱۷ منتشر شده که ۱۱ صفحه می باشد، ترجمه فارسی آن نیز ۳۱ صفحه میباشد. کیفیت ترجمه این مقاله عالی بوده و به صورت کامل ترجمه شده است.

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله:

طرحهای تشخیصی مجاورت کارآمد و حفظ حریم خصوصی برای برنامه های اجتماعی

عنوان انگلیسی مقاله:

Efficient and Privacy-Preserving Proximity Detection Schemes for Social Applications

 

 

مشخصات مقاله انگلیسی 
نشریه آی تریپل ای – IEEE
سال انتشار ۲۰۱۷
فرمت مقاله انگلیسی pdf 
تعداد صفحات مقاله انگلیسی ۱۱ صفحه
نوع مقاله ISI
نوع ارائه مقاله ژورنال
رشته های مرتبط با این مقاله مهندسی کامپیوتر – مهندسی فناوری اطلاعات
گرایش های مرتبط با این مقاله امنیت اطلاعات – اینترنت و شبکه های گسترده – شبکه های کامپیوتری
چاپ شده در مجله (ژورنال)  Internet of Things Journal
کلمات کلیدی سرویس شبکه یابی اجتماعی مبتنی بر مکان – تشخیص مجاورتی – حفظ حریم خصوصی – کوئری محدوده هندسی
کلمات کلیدی انگلیسی Location-based social networking service – proximity detection – privacy-preserving – geometric range query
نمایه (index) scopus – master journals – JCR
نویسندگان Hui Zhu – Fengwei Wang – Rongxing Lu – Fen Liu – Gang Fu
شناسه شاپا یا ISSN ۲۳۲۷-۴۶۶۲
شناسه دیجیتال – doi https://doi.org/10.1109/JIOT.2017.2766701
لینک سایت مرجع https://ieeexplore.ieee.org/document/8085131
ایمپکت فاکتور (IF) مجله ۱۰٫۹۷۶ در سال ۲۰۲۱
شاخص H_index مجله ۱۱۹ در سال ۲۰۲۲
شاخص SJR مجله ۳٫۸۴۸ در سال ۲۰۲۱
شاخص Q یا Quartile (چارک) Q1 در سال ۲۰۲۱
بیس نیست
مدل مفهومی ندارد 
پرسشنامه ندارد 
متغیر ندارد 
فرضیه ندارد 
رفرنس دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
کد محصول ۱۲۴۸۲

 

مشخصات و وضعیت ترجمه فارسی این مقاله 
فرمت ترجمه مقاله ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش و pdf
وضعیت ترجمه ترجمه شده و آماده دانلود
کیفیت ترجمه عالی (مناسب استفاده دانشگاهی و پژوهشی)
تعداد صفحات ترجمه ۳۱ (۲ صفحه رفرنس انگلیسی) صفحه با فونت ۱۴ B Nazanin
ترجمه عناوین تصاویر و جداول ترجمه شده است 
ترجمه متون داخل تصاویر ترجمه شده است 
ترجمه متون داخل جداول ترجمه شده است 
ترجمه ضمیمه ندارد 
درج تصاویر در فایل ترجمه درج شده است  
درج جداول در فایل ترجمه درج شده است  
درج فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه  به صورت عکس درج شده است
منابع داخل متن به صورت عدد درج شده است
منابع انتهای متن به صورت انگلیسی درج شده است

 

فهرست مطالب

چکیده

I. مقدمه

II. مدلها و هدف طراحی

III. مقدمات

IV. طرح های فرضی حفظ حریم خصوصی

V. تحلیل امنیتی

VI. ارزیابی عملکرد

VII.مطالعات مرتبط

VIII. نتیجه گیری

منابع

 

بخشی از ترجمه

چکیده

     با همه گیر شدن پایانه های تلفن همراه مبتنی بر مکان و محبوبیت برنامه های اجتماعی، سرویس شبکه یابی اجتماعی مبتنی بر مکان (LBSNS) راحتی زیادی را برای زندگی افراد به ارمغان آورده است. در ضمن، تشخیص مجاورتی که سرویس شبکه یابی اجتماعی مبتنی بر مکان را انعطاف پذیرتر می کند، نگرانی گسترده ای را به ارمغان آورده است. با این حال، پیشرفت سرویس شبکه یابی اجتماعی مبتنی بر مکان (LBSNS) با در نظر گرفتن حریم خصوصی موقعیت کاربران و امنیت داده ها، هنوز هم با چالش های بسیار شدیدی روبرو است. در این مقاله، ما دو طرح تشخیص مجاورتی حفظ حریم خصوصی و کارایی، یعنی AGRQ-P و AGRQ-C را برای کاربرد های اجتماعی مبتنی بر مکان پیشنهاد می کنیم. با طرح های پیشنهادی، یک کاربر می تواند هر ناحیه را بر روی نقشه انتخاب کند، و پرس و جو کند که آیا دوستانش در آن ناحیه بدون تقسیم اطلاعات کوئری به دو سرور برنامه اجتماعی و کاربران دیگر هستند یا خیر، در عین حال، مکانهای دقیق دوستانش برای سرورها و کاربر کوئری محرمانه هستند. مخصوصا، با الگوریتم های مبتنی بر متن رمزنگاری شده کوئری محدوده هندسی، کوئری کاربران و اطلاعات مکانی در متن رمزنگاری شده کلاینت پنهان می شود. تحلیل دقیق امنیتی نشان می دهد که تهدیدات امنیتی مختلف را می توان حفظ کرد. علاوه بر این، طرح های پیشنهادی در یک IM APP با یک مجموعه داده واقعی LBS اجرا می شوند، و نتایج شبیه سازی گسترده در سراسر تلفن های هوشمند نشان می دهند که AGRQ-P و AGRQ-C بسیار حساس هستند و می توانند به صورت موثری اجرا شوند.

 

 

مدلها و هدف طراحی
در این بخش، ما مدل سیستم و نیازمندی های امنیتی را رسمی سازی می کنیم و هدف طراحی مان را مشخص می کنیم.
A. مدل سیستمی
نکته کلیدی طرح سیستمی ما این است که اطلاعات حساس یک کاربر (مانند محدوده کوئری و اطلاعات مکانی دقیق) را نمی توان توسط سرور برنامه اجتماعی و کاربران دیگر بدست آورد. مخصوصا، سیستم ما شامل سه بخش می شود: سرور برنامه اجتماعی (SS)، کاربر کوئری (QU) و دوستان کاربر کوئری (UF) همانطور که در شکل ۲ نشان داده شد.
• SS سرور یک برنامه اجتماعی است که برای کاربران، انواع سرویس ها شامل LBSNS را فراهم می کند. پس از ثبت در SS، کاربران مجاز هستند تا به مکان های مجاورتی کوئری از دوستانشان برای ارسال داده های در میان کاربران و محافظت از یکپارچگی داده ها استفاده کنند.
• QU کاربری است که در حال حاضر در SS ثبت نام کرده است. براساس برنامه های اجتماعی، QU می تواند لیست دوستانش را ایجاد کند. سپس او می تواند هر محدوده هندسی را بر روی نقشه انتخاب کند و کوئری را انتخاب کند که دوستان او در آن ناحیه انتخابی هستند.
• UF دوستان آنلاین QU هستند. در فرایند کوئری محدوده هندسی، UF کوئری نامعلوم را از QU دریافت می کند، سپس هر UF یک محاسبه ترکبی با داده های کوئری پنهان شده انجام می دهد و موقعیت خودش را هماهنگ می کند تا نتایجی از کوئری را بدست آورد که تنها توسط QU با محاسبه بیشتر قابل تحلیل است. از آنجا که بیشتر محاسبات در کلاینت انجام می شوند، کارایی محاسباتی طرح های حفظ حریم خصوصی ما باید تضمین شود.

 

الزامات امنیتی
     اطمینان از حریم خصوصی اطلاعات کوئری QU و مکان دقیق UF برای موفقیت تشخیص مجاورتی امن، ضروری است. در مدل امنیتی، ما در نظر می گیریم که SS معتبر-اما-حریص است، QU و UF صادقانه-اما-کنجکاو هستند. به ویژه، SS جعلی نخواهد بود، اما اطلاعات حساس کاربران را از درخواست های کوئری و پاسخ های نتیجه بدست می آورد. QU و UF اطلاعات نادرستی را ارسال نخواهند کرد، با این حال هر دوی آنها اطلاعات حساس را از طریق داده های مبهم بدست می آورند. در ضمن، ممکن است مهاجمان داده ها را دستکاری کرده یا یک کاربر قانونی را برای پرس و جو مشروع کنند. با در نظر گرفتن مباحث امنیتی بالا، الزامات امنیتی زیر باید برآورده شوند.

 

ثبت دیدگاه