属性感知的MCS任务分配与隐私保护协同机制

摘要：

针对移动群智感知网络中感知的任务分配以及保护感知用户的隐私信息问题,提出了一种基于用户属性感知的任务分配与隐私保护协同机制.首先,根据感知用户固有属性以及历史任务参与记录,挖掘用户对任务的不同倾向、 意愿和访问等来量化出用户的静态属性和社会属性;然后,将用户属性作为输入,使用BP神经网络对用户服务能力进行分析,实现任务与用户的优化分配;最后,感知用户生成假名参与感知任务,结合环签名对用户属性生成随机数进行属性加密,确保感知用户在隐私安全的前提下,提升平台感知数据的准确程度.仿真实验结果表明,文中所提出的策略能够有效地选择出感知用户,验证了用户上传数据的可用性,保护了用户的身份安全.

关键词：群智感知、任务分配、隐私保护、属性签名

所属期刊栏目：48

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;重庆市高校创新团队建设计划项目

在线出版日期：2020-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：38-48