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Crowdsourcing / Jean-Fabrice Lebraty (2015)

Public Titre : Crowdsourcing : porté par la foule Type de document : Monographie Auteurs : Jean-Fabrice Lebraty, Auteur ; Katia Lobre, Auteur Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2015 Collection : Systèmes d'information, web et informatique ubiquitaire Importance : 134 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-008-5 Note générale : Bibliographie et webographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Société de l'information [Termes IGN] externalisation [Termes IGN] internet [Termes IGN] technologie Index. décimale : 18.30 Société de l'information Résumé : (Editeur) Le crowdsourcing consiste pour une organisation à externaliser une ou plusieurs de ses activités, non pas auprès d’un fournisseur préalablement sélectionné, mais auprès de la foule des internautes. Cette nouvelle forme d’externalisation n’a cessé d’évoluer en s’amplifiant et en se diversifiant pour, par exemple, donner naissance au crowdfunding ou au crowdtesting. A la différence d’une externalisation classique, le crowdsourcing bénéficie de la synergie entre la foule et les technologies Internet, ce qui lui confère des potentialités immenses. Se fondant à la fois sur des approches théoriques en management et sur des exemples concrets, cet ouvrage présente en détail onze types distincts d’opérations de crowdsourcing. Il montre comment cette nouvelle externalisation peut être utilisée pour créer de la valeur et de nouvelles opportunités pour les entreprises. Pour en mesurer les effets, une analyse présente un modèle original qui lie types de valeur, types de foule, motivations et incitations. Les aspects critiques du crowdsourcing, son éthique et son avenir sont discutés avec notamment une ouverture sur les synergies potentiellement importantes entre crowdsourcing, impression 3D et monnaie virtuelle. Note de contenu : Introduction 1. Un environnement turbulent et paradoxal 2. Le crowdsourcing : une nouvelle forme d’externalisation 3. Crowdsourcing et création de valeur 4. Les formes du crowdsourcing 5. Les dangers du crowdsourcing 6. Le futur du crowdsourcing Conclusion Numéro de notice : 22263 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : SOCIETE NUMERIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76135

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22263-01	18.30	Livre	Centre de documentation	Sciences de l'information	Disponible

A query integrity assurance scheme for accessing outsourced spatial databases / W. Ku in Geoinformatica, vol 17 n° 1 (January 2013)  

Public [article]  inGeoinformatica > vol 17 n° 1 (January 2013) . - pp 97 - 124 Titre : A query integrity assurance scheme for accessing outsourced spatial databases Type de document : Article/Communication Auteurs : W. Ku, Auteur ; L. Hu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 97 - 124 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] base de données localisées [Termes IGN] courbe de Hilbert [Termes IGN] cryptage [Termes IGN] externalisation [Termes IGN] intégrité des données [Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du [Termes IGN] protection de la vie privée Résumé : (Auteur) With the trend of cloud computing, outsourcing databases to third party service providers is becoming a common practice for data owners to decrease the cost of managing and maintaining databases in-house. In conjunction, due to the popularity of location-based-services (LBS), the need for spatial data (e.g., gazetteers, vector data) is increasing dramatically. Consequently, there is a noticeably new tendency of outsourcing spatial datasets by data collectors. Two main challenges with outsourcing datasets are to keep the data private (from the data provider) and to ensure the integrity of the query result (for the clients). Unfortunately, most of the techniques proposed for privacy and integrity do not extend to spatial data in a straightforward manner. Hence, recent studies proposed various techniques to support either privacy or integrity (but not both) on spatial datasets. In this paper, for the first time, we propose a technique that can ensure both privacy and integrity for outsourced spatial data. In particular, we first use a one-way spatial transformation method based on Hilbert curves, which encrypts the spatial data before outsourcing and, hence, ensures its privacy. Next, by probabilistically replicating a portion of the data and encrypting it with a different encryption key, we devise a technique for the client to audit the trustworthiness of the query results. We show the applicability of our approach for both k-nearest-neighbor queries and spatial range queries, which are the building blocks of any LBS application. We also design solutions to guarantee the freshness of outsourced spatial databases. Finally, we evaluate the validity and performance of our algorithms with security analyses and extensive simulations. Numéro de notice : A2013-048 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-012-0156-9 Date de publication en ligne : 15/03/2012 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-012-0156-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32186 [article]

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057-2013011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible