基于对称加密和双层真值发现的连续群智感知激励机制

摘要：

针对连续群智感知中隐私要求提高、收集到的感知数据不可靠和用户参与感知任务积极性低等问题,提出了一种基于对称加密和双层真值发现的连续群智感知激励机制(Symmetric Encryption and Double Truth Discovery Based Incentive Mecha-nism,SDIM).首先,使用对称加密算法对感知数据进行隐私保护,在隐私要求较高并且感知数据量较大时,可以降低计算开销,减少数据加密和奖励计算的时间.其次,基于双层真值发现模型提出了一种支持数据可靠性评估的激励机制,实现连续群智感知的实时奖励,并在参与者有恶意行为时提高奖励公平性.最后给出了SDIM的双重隐私性分析.仿真结果表明,SDIM可以根据数据可靠性有效地计算出真值和奖励,在数据加密和奖励分发的时间上明显优于对比模型,并在参与者有恶意行为时能够更加公平地计算奖励.

关键词：实时激励机制、对称加密、连续群智感知、数据可靠性评估、隐私保护

所属期刊栏目：50

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51874205

在线出版日期：2023-02-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：294-301