クラウドセンシング（モバイルクラウドセンシングとも呼ばれる）とは、センシングとコンピューティング機能を備えたモバイルデバイス（スマートフォン、タブレット端末、ウェアラブル端末など）を持つ多数の個人が、データを共有し、共通の関心事であるあらゆるプロセスを測定、マッピング、分析、推定、または推論（予測）するための情報を抽出する技術です。簡単に言えば、モバイルデバイスからのセンサーデータをクラウドソーシングすることを意味します。
背景
さまざまなセンサーを搭載したデバイスは、今や至る所に普及している。ほとんどのスマートフォンは、周囲の光、騒音（マイクを通して）、位置情報（GPSを通して）、動き（加速度計を通して）などを感知できる。これらのセンサーは、さまざまな用途に役立つ膨大な量のデータを収集できる。たとえば、GPSと加速度計のデータは都市部の道路の穴の位置を特定するために使用でき、マイクはGPSと組み合わせて騒音公害の地図を作成するために使用できる。[ 1 ]
「モバイルクラウドセンシング」という用語は、2011 年にRaghu Ganti、Fan Ye、およびHui Leiによって造語されました。 [ 1 ]モバイルクラウドセンシングは、環境（汚染の監視など）、インフラストラクチャ（道路の穴の位置特定など）、およびソーシャル（コミュニティ内の運動データの追跡など）の 3 つの主要なタイプに分類されます。[ 1 ]現在のクラウドセンシング アプリケーションは、すべてのユーザーが自発的にセンシング データを送信するという前提に基づいて動作し、広範なユーザー参加につながります。[ 2 ]また、モバイル デバイス ユーザーが特定のクラウドセンシング アクティビティに基づいてマイクロ クラウドを形成する方法を示すこともできます。[ 3 ]
種類
ユーザーの関与の形態に基づいて、モバイルクラウドセンシングは2つのタイプに分類できます。
- 参加型クラウドセンシングとは、ユーザーが自発的に情報提供に参加することである。[ 4 ]
- 機会主義的クラウドセンシングでは、ユーザーの介入なしに、場合によってはユーザーの明示的な認識なしに、データが自動的に感知、収集、共有されます。[ 1 ] [ 5 ]
近年、モバイルコンピューティングデバイス（特にスマートフォン）が広く普及したことを活かし、大規模な投資をすることなくデータを収集できる便利な方法として、データ収集が企業にとって普及している。多くのテクノロジー企業がこの技術を用いて収集したデータに基づいたサービスを提供しており、Facebook、Google、Uberなどがその代表的な例である。
プロセス
モバイルクラウドセンシングは、データ収集、データ保存、データアップロードの3つの段階で行われます。[ 6 ]
データ収集は、モノのインターネットを通じて利用可能なセンサーを利用します。[ 7 ]このデータを収集するための主な戦略は 3 つあります。[ 8 ]
- デバイスのユーザーは、手動でデータを収集します。これには、写真を撮ったり、スマートフォンアプリを使用したりすることが含まれます。
- ユーザーはデータ収集を手動で制御できますが、ユーザーがアプリケーションを開いたときなど、一部のデータは自動的に収集されます。
- データセンシングは、事前に定義された特定の状況によってトリガーされます（例えば、ユーザーが特定の時間に特定の場所にいるときに、デバイスがデータの収集を開始します）。
データ収集フェーズには、重複排除と呼ばれるプロセスが含まれる場合もあります。これは、データセットから冗長な情報を削除してコストを削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるプロセスです。[ 8 ]重複排除プロセスは、アップロードされる前に収集されたデータをフィルタリングして圧縮します。
第2段階では、別のユーザーが共有および通信するまで、ユーザーのデバイスにデータを保存します。[ 3 ]例えば、アクティビティ（交通など）を監視するビデオは、特定の期間ユーザーのデバイスに保存され、その後、対応可能な個人または機関に送信されます。[ 9 ]
モバイルクラウドセンシングの例としては、Google マップやSnapchatなど、モバイル フォン ユーザーがモバイル センサーを起動し、ローカル 情報を収集してインターネットに共有する場合が挙げられます。[ 10 ]アプリは、位置情報、誕生日、性別などの情報を取得します。[ 10 ]
課題
リソースの制約
モバイルクラウドセンシングの可能性は、エネルギー、帯域幅、計算能力に関する制約によって制限されます。たとえば、GPS を使用するとバッテリーが消耗しますが、位置はWi-FiやGSMを使用しても追跡できますが、これらは精度が低くなります。[ 1 ]冗長なデータを排除することで、エネルギーと帯域幅のコストを削減することもできます。また、品質が高いとは考えにくい場合 (たとえば、同じ場所で 2 枚の写真が撮影された場合、2 枚目の写真から新しい情報が得られる可能性は低い) にデータセンシングを制限することも有効です。[ 8 ]
プライバシー、セキュリティ、およびデータ整合性
モバイルクラウドセンシングによって収集されるデータは、自宅や職場、それらの間の通勤経路といった個人情報を明らかにする可能性があり、個人にとって機密性の高い情報となる場合があります。そのため、モバイルクラウドセンシングによって収集される個人情報のプライバシーとセキュリティを確保することが重要です。
モバイルクラウドセンシングでは、プライバシーを保護するために主に3つの方法を使用できます。[ 1 ]
- 匿名化とは、データを第三者に送信する前に、データから個人を特定できる情報を削除する処理です。ただし、この方法でも、データに残った詳細情報に基づいて推論を行うことは可能です。
- 暗号技術を用いてデータを変換する、安全なマルチパーティ計算。この方法は拡張性に乏しく、複数の鍵の生成と維持が必要となるため、より多くのエネルギーを消費する。
- データ摂動とは、センサーデータをコミュニティと共有する前にノイズを加える手法です。ノイズはデータの精度を損なうことなくデータに加えることができます。
- 集約不要のデータ収集は、メッセージパッシングによって時空間センサーデータの復元を分散化します。このメカニズムは、参加者のセンサー/位置データを中央ノード（例えば、主催者）に集約することなく時空間センサーデータを復元し、プライバシーを保護することを目的としています。[ 11 ]
モバイルクラウドセンシングを使用する場合、特にプログラムがオプトイン方式の場合、データの整合性も問題となる可能性があります。このような状況では、人々は意図せず、または悪意を持って虚偽のデータを提供する可能性があります。 [ 1 ] [ 12 ]データの整合性を保護するには、フィルタリング、品質評価などが含まれます。その他の解決策としては、証人として機能するコロケーションインフラストラクチャを設置するか、スマートフォンに既にインストールされている信頼できるハードウェアを使用することが挙げられます。ただし、これらの方法はいずれも高価であったり、エネルギー消費が大きかったりする可能性があります。[ 1 ]
参考文献
- 1 2 3 4 5 6 7 8 Ganti, Raghu; Ye, Fan; Lei, Hui (2011). "モバイルクラウドセンシング：現状と将来の課題". IEEE Communications Magazine . 49 (11): 32–39 . Bibcode : 2011IComM..49k..32G . doi : 10.1109/MCOM.2011.6069707 . S2CID 10228317 .
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- ↑ Arkian, Hamid Reza; Diyanat, Abolfazl; Pourkhalili, Atefe (2017). "MIST: IoTクラウドセンシングアプリケーション向けコスト効率の高いリソースプロビジョニングを備えたフォグベースのデータ分析スキーム". Journal of Network and Computer Applications . 82 : 152–165 . doi : 10.1016/j.jnca.2017.01.012 .
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