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Secure and Lightweight Blockchain-based Truthful Data Trading for Real-Time Vehicular Crowdsensing

计算机科学 块链 拥挤感测 云计算 智能合约 计算机安全 过程(计算) 激励 分布式计算 操作系统 经济 微观经济学
作者
Haitao Xu,Saiyu Qi,Yong Qi,Wei Wei,Naixue Xiong
出处
期刊:ACM Transactions in Embedded Computing Systems [Association for Computing Machinery]
卷期号:23 (1): 1-31 被引量:6
标识
DOI:10.1145/3582008
摘要

As the number of smart cars grows rapidly, vehicular crowdsensing (VCS) is gradually becoming popular. In a VCS infrastructure, sensing devices and computing units hold on smart cars as well as cloud servers form an IoT-edge-cloud continuum to perform real-time sensing tasks. In order to encourage the smart cars to participate in the real-time VCS process, blockchain technology can be combined with VCS to provide an automated incentive for VCS data trading without relying on trusted third parties. However, directly using blockchain to enforce the VCS data trading process incurs expensive service fees and participants still can conduct various misbehavior. In this article, we propose a secure blockchain-based data trading system for VCS named BTT system to address the above issues. In particular, we first integrate the blockchain-based data trading process with a lightweight privacy-preserving truth discovery algorithm to ensure the accuracy of sensing data while preserving data privacy. We then propose a gas-aware optimization mechanism to minimize the gas consumption of the data trading process. Finally, we carefully design a distributed judgment mechanism to regulate all participants to behave correctly in the data trading process. To demonstrate the practicability of our design, we implement a prototype of the BTT system deployed on an Ethereum test network and conduct extensive simulations.
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