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En un entorno de gestión de datos y computación habilitado para el borde, es fundamental garantizar la privacidad de la información adquirida, procesada e intercambiada entre las diferentes partes. El problema es complejo debido a la gran escala, movilidad, heterogeneidad de dispositivos y protocolos. Además, a diferencia de los entornos convencionales, la comunicación puede estar fragmentada y porciones del entorno pueden estar físicamente desprotegidas. Hasta la fecha, existen varias técnicas para mejorar la privacidad, como técnicas de computación segura multiparte, recuperación de información privada (PIR) y técnicas de sanitización de datos. Sin embargo, no existe una sola técnica que funcione para todos los posibles usos de los datos en los sistemas de borde. Además, estas técnicas son computacionalmente costosas y, por lo tanto, pueden no ser adecuadas para dispositivos de borde. En este documento, primero cubrimos los bloques básicos de construcción de la privacidad, incluida la privacidad diferencial y la encriptación homomórfica. Luego discutimos soluciones de privacidad específicas para tres tipos diferentes de uso de datos que son relevantes para aplicaciones basadas en el borde: técnicas de agregación de datos, servicios de puntos de interés (POI) y servicios de información del tráfico, y crowdsourcing. Estas aplicaciones han sido seleccionadas porque proporcionan un amplio espectro de aplicaciones de computación en el borde. A lo largo de este documento, esbozamos direcciones de investigación abiertas.
Rao et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.