带隐私保护的群智感知任务分配机制

作     者：曹振 孙玉娥 黄河 陆乐 杜扬 黄刘生 CAO Zhen;SUN Yu-e;HUANG He;LU Le;DU Yang;HUANG Liu-sheng

作者机构：苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学轨道交通学院江苏苏州215137 中国科学技术大学苏州研究院江苏苏州215123 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(61572342,61672369,61873177)资助 江苏省自然科学基金项目(BK20161258)资助 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2019年第40卷第6期

页      码：1266-1273页

摘      要：存在多任务发布者的公共群智感知平台存在不可信问题,但现有机制均无法在任务分配过程中保护任务发布者的隐私信息,影响了群智感知系统的应用和发展.针对该问题,文章研究了如何在保证分配机制正常运行的前提下,同时保护任务发布者的预算、收益函数以及用户的敏感信息不泄露.所设计的机制引入了半可信第三方,通过动态IP交互、同态加密扰乱、置换以及数字签名等技术,保证了平台和半可信第三方均无法获得相关价格隐私,且无法将用户与其所提交数据相关联,从而进一步预防泄露用户数据的潜在隐私.所设计的机制可以在任务匹配和支付过程中保护隐私,且能实现所有任务发布者收益最大化.通过仿真实验结果验证了机制的有效性和可行性.

主 题 词：隐私保护 群智感知 任务分配 收益最大化 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-1220.2019.06.024

馆 藏 号：203673241...