[發明專利]移動群體感知中保護數據隱私的盲回歸建模及更新方法

有效

• 申請號: 201711061127.4
• 申請日: 2017-11-01
• 公開（公告）號: CN107846670B
• 公開（公告）日: 2020-05-26
• 發明（設計）人: 李超;常姍;盧婷
• 申請（專利權）人: 東華大學
• 主分類號: H04W4/38
• 分類號: H04W4/38;H04W4/70;H04W12/02;H04L29/08;H04L12/24
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司 31001
• 代理人: 翁若瑩;吳小麗

本發明提供了一種移動群體感知系統中保護數據隱私的盲回歸建模方法，通過移動感知節點與移動感知服務器間的交互，實現盲回歸建模，可概括為如下步驟：選取“干凈”感知數據子集、構建粗糙的全局模型、全局回歸模型求精。本發明還提供了上述盲回歸建模方法所建的盲回歸模型的更新方法，使用新感知數據進行模型更新可概括為如下步驟：構建新粗糙全局模型、新回歸模型求精。本發明方法通過在移動感知服務器與移動感知節點間交換聚集結果，來保障感知數據內容不被公開；采用增量式模型更新以減少移動感知節點的通信與計算開銷。通過本發明，可達到保護感知數據隱私、削弱異常數據對回歸模型的影響、提高模型準確度、實現輕量級模型更新的效果。

技術領域

本發明涉及一種移動群體感知系統中保護感知數據隱私的盲回歸建模及更新方法，特別是涉及一種通過移動感知服務器與移動感知節點間協作，在原始感知數據內容保密的前提下，識別“干凈”感知數據子集，并逐步對回歸模型求精及更新的方法。

背景技術

近年來，個人智能移動終端(例如智能手機、平板電腦等)在處理能力、嵌入式傳感器的性能、存儲能力和無線數據傳輸速率等方面取得了突飛猛進的發展，其對以人為中心的物理世界的感知能力不斷增強，加之其龐大的保有數量，造就了實現大規模感知的新方式，即移動群體感知，核心思想是讓日常生活的普通大眾成為感知其自身及周圍環境的主體。典型移動群體感知系統由移動感知節點、移動感知服務器與系統用戶構成。移動感知節點利用其附帶的傳感單元對環境進行感知，并將感知結果通過移動互聯網提供給移動感知服務器進行處理與分析，后將分析結果提供給系統用戶。

移動群體感知系統中，移動感知節點常常同時對多個變量進行觀測，且這些變量間往往會相互關聯，存在內在的依賴關系。移動感知服務器對移動感知節點提供的多維感知數據(包括對多個自變量和一個因變量的測量)建立回歸模型，可定量地描述各維度測量值間的相互依賴關系、對未來進行預測、識別不相關的或冗余的自變量等。例如，車載移動感知系統中，車輛將當前道路情況、行駛速度、剩余油量等測量值周期性地報告給應用服務器。平臺通過對大量感知數據的回歸分析，建立道路狀況、行駛速度及油量消耗間的關系模型。服務平臺可在未來的應用中使用該模型，根據實時路況及行駛速度向車輛用戶推薦最省油的行駛路線。

感知數據回歸分析涉及以下特征：1、感知數據往往涉及到用戶的隱私信息，出于對個人隱私數據的顧慮，移動感知節點并不會直接提交其原始感知數據。2、未經訓練的普通移動設備用戶作為感知的基本單元，不可避免地會出現感知數據不精確、不完整、不一致等質量問題。因此，感知數據通常會呈現數據質量低、存在較大比例異常值的特征。3、感知數據的分布可能隨時間而改變，意味著回歸模型需不斷更新。4、移動設備的計算、通信能力及電量有限，回歸建模若向其施以繁重的計算和通信任務，將削弱移動節點參與感知任務的意愿。由此可見，移動群體感知中存在感知數據涉及隱私、異常值影響建模準確度、時變感知數據需模型更新、感知節點資源受限性等問題，使得在移動群體感知系統中實施準確的回歸建模十分困難。

現有的感知數據分析中，隱私保護技術主要包括三類：1、基于同態加密等方法，檢測數據點間距離，以識別孤立點為異常值，然而回歸模型估計中“杠桿點”可能被錯判；2、向感知數據中添加隨機噪聲的隨機置亂類方法，該類方法將引起數據失真，影響模型準確度；3、單純基于矩陣分塊技術的最小二乘類回歸方法，該類方法對異常值非常敏感，可能導致估計失效。因此，傳統隱私保護的數據分析技術在移動群體感知數據回歸建模中無效。

發明內容

本發明要解決的是基于移動群體感知數據回歸建模中存在的感知數據隱私保護、異常值消除、回歸模型更新、計算及通信開銷問題，提供一種移動群體感知系統中保護感知數據隱私的盲回歸建模和模型更新算法。

為了解決上述技術問題，本發明的技術方案是提供一種移動群體感知中保護數據隱私的盲回歸建模方法，其特征在于，任何感知節點或服務器無需獲得他人的原始感知數據，可在包含50％以下異常值的感知數據上建立準確的回歸模型，即具有高崩潰點魯棒性特征；具體包括如下步驟：