[發明專利]一種群智感知應用中基于區塊鏈的安全激勵方法和系統有效
| 申請號: | 201711307609.3 | 申請日: | 2017-12-11 |
| 公開(公告)號: | CN108055119B | 公開(公告)日: | 2021-07-20 |
| 發明(設計)人: | 李夢茹;何云華;肖珂;王超;王景中 | 申請(專利權)人: | 北方工業大學 |
| 主分類號: | H04L9/00 | 分類號: | H04L9/00;H04L29/06;H04L29/08 |
| 代理公司: | 北京君尚知識產權代理有限公司 11200 | 代理人: | 邱曉鋒 |
| 地址: | 100144 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 種群 感知 應用 基于 區塊 安全 激勵 方法 系統 | ||
本發明涉及一種群智感知應用中基于區塊鏈的安全激勵方法和系統。該方法中用戶端和服務器作為區塊鏈的交易雙方進行交易,包括以下步驟:1)服務器向用戶端發布感知任務;2)用戶端執行并完成感知任務后,將感知數據上傳至服務器;3)區塊鏈中的礦工驗證感知數據的質量,并將其發送至服務器;4)服務器根據感知數據的質量向用戶端支付報酬。進一步地,礦工得到感知數據的質量后利用互信息的原理量化感知數據的質量的有效貢獻,并發送至服務器,然后服務器根據有效貢獻給予用戶端相應的報酬。本發明采用區塊鏈安全的分布式架構實現了群智感知應用中的安全激勵,能夠有效防止感知平臺發起的共謀攻擊,克服了可信第三方面臨的安全隱患。
技術領域
本發明屬于群智感知隱私保護技術領域,具體為針對群智感知用戶隱私信息保護和感知數據驗證,提出了一種基于群智感知的區塊鏈隱私保護激勵方法和系統。
背景技術
群智感知是指大規模的用戶通過其攜帶具備感知、計算能力的移動終端采集并共享感知數據,對數據進行測量、分析、估計等處理后提取與公共利益相關現象或信息的技術,群智感知的網絡模型如圖1所示。群智感知是物聯網與眾包思想的結合,隨著“互聯網+”的發展,智能手機、Pad、手環等智能終端的普及,群智感知在環境污染質量監測、環境噪音地圖、實時交通狀況、城市網絡覆蓋地圖、路邊停車位實時監測、室內定位等方面已經得到了廣泛的應用。
群智感知任務的執行依賴于大量用戶的參與,需要消耗用戶的精力以及其智能終端設備的電量、存儲與計算資源,并且存在泄露用戶隱私的風險。用戶應被給予相應的報酬以激勵其參與感知任務,但用戶都是自私的,可能會發起欺騙或合謀攻擊來獲取更多的獎勵。因此,設計一種安全可信的激勵機制就顯得尤為重要。
群智感知應用中的激勵機制主要有信譽機制、互惠機制和基于電子貨幣的機制。信譽機制評價用戶的信譽值,高信譽用戶可獲得更好的服務。Xie等人(Xie H,Lui J C S,Towsley D. Incentive and reputation mechanisms for online crowdsourcingsystems[C]//Quality of Service (IWQoS),2015IEEE 23rd International Symposiumon.IEEE,2015:207-212.)采用信譽機制隔離感知系統中低水平工作者以激勵高水平工作者參與感知任務,從而獲得高質量的任務解決方案。Alswailim等人(MohannadA.Alswailim,Hossam S.Hassanein,Mohammad Zulkernine.A Reputation System toEvaluate Participants for Participatory Sensing[C]//Global CommunicationsConference(Globcom),2016IEEE 59rd International Symposium on.IEEE,2016.)提出一種參與者信譽值估計方法,使用RSEP算法估算出最高信譽值的參與者并給予激勵,以此來提高感知應用的質量,解決了不同參與者上傳的感知數據參差不平的問題。但信譽機制的激勵方式并不具體而易受Sybil攻擊和洗白(Whitewashing)攻擊。
互惠機制根據用戶貢獻度匹配等價的服務。Gong等人(Gong X,Chen X,Zhang J,et al. Exploiting social trust assisted reciprocity(STAR)toward utility-optimal socially-aware crowdsensing[J].IEEE Transactions on Signal andInformation Processing over Networks,2015, 1(3):195-208.)研究了在給定了社會信任結構的基礎上,構建基于社會信任的互惠(STAR)激勵機制,并對該激勵機制用戶的響應效率進行了深入的研究。研究表明此機制能夠在構筑的社會圖和用戶請求圖的循環流中達到效用最大化。但互惠機制需要建立長期的通信或互惠關系,對于個性化的需求適用性較差。
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