[發明專利]一種移動群體感知中保護位置隱私的在線任務分配方法

有效

• 申請號: 202010032099.9
• 申請日: 2020-01-13
• 公開（公告）號: CN111246369B
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發明（設計）人: 夏堯博;唐韶華
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: H04W4/02
• 分類號: H04W4/02;H04W12/02;G06Q10/06
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 馮炳輝

本發明公開了一種移動群體感知中保護位置隱私的在線任務分配方法，該方法基于地理不可區分性實現工人位置隱私的保護，支持在線的策略為實時到達感知平臺的任務和工人進行相應的匹配。在本發明中，工人首先采用平面拉普拉斯機制生成擾亂位置并在后面的過程中用擾亂位置代替實際位置；考慮到擾亂位置的誤差性，本發明設計了一種基于概率的量化可達性的方法；之后設計了兩種距離比較機制，一種基于工人，另一種基于任務；經過上述過程，感知平臺為實時的工人匹配最大概率離該工人最近的任務和為實時的任務分配最大概率離該任務最近的工人。本發明在保護了工人位置隱私的情況下實現了半可信感知平臺中實時的在線任務分配。

技術領域

本發明涉及隱私保護的技術領域，尤其是指一種移動群體感知中保護位置隱私的在線任務分配方法。

背景技術

移動群體感知是一種新的感知模式，在這個過程中，感知平臺雇傭大量帶有各種傳感器設備的工人完成任務請求者發布的任務。近年來，移動群體感知憑借其高效性，低能耗和收集數據方便等特點受到了學術界和工業界的廣泛關注。一個典型的移動群體感知框架主要包括任務請求者，工人和感知平臺，感知平臺將發布的任務分配給工人，匹配的工人用他們的移動設備去完成任務并把感知結果上傳至感知平臺，其中，感知平臺為任務選擇合適的工人的過程稱為任務分配。

在許多移動群體感知任務分配方案中，都是直接是將工人的實際位置上傳至感知平臺，這可能會帶來一些問題。一方面，由于只有一部分工人會被選中，那些未被選中的工人在暴露實際位置情況下未收到任何補償，這會降低工人參與的積極性；另一方面，那些執行任務的工人也可能會處于危險之中，是因為攻擊者可能會利用他們的實際位置信息來危害他們。所以，在移動群體感知任務分配過程中，工人的位置隱私也是一個很重要的關注點。

為了保護工人位置隱私，一些研究提出了空間隱身，虛假位置，位置信息加密和差分隱私等方法。然而，在這些方法中會存在下面一些缺陷：1、對具有先驗知識的攻擊者敏感。如果攻擊者知曉一些工人的先驗知識，則攻擊者可能會進行一些推理攻擊即使工人已經采用了一些隱私保護方法。2、依賴于可信第三方。一些方法會假定第三方是完全可信的，這在實際中是不太現實的，感知平臺在一些方案中假設是可信的，而在實際中，感知平臺是被認為是好奇的甚至是惡意的。3、離線策略的任務分配。許多任務分配的方案都是基于離線策略的，這對現實場景中許多實時動態的場景是不合適的。

為了應對上面的一些限制，本發明設計了一種不依賴可信的第三方保護工人位置隱私的在線任務分配方法。為了保護工人的地理位置隱私，工人首先采用地理不可區分性方法生成關于實際位置的擾亂位置，并在以后的過程中用擾亂位置代替實際位置。由于工人將擾亂位置上傳至感知平臺，感知平臺無法直接使用工人的擾亂位置進行任務分配，本發明設計了一種基于概率的工人與任務的可達性的量化方法。感知平臺開始沒有任何任務和工人信息，任務和工人按照一定時間順序出現在感知平臺。當任務到達平臺，感知平臺根據任務與平臺內各個工人之間的可達性以及基于任務的距離比較機制為任務匹配一個具有最大概率離該任務最近的工人；當工人到達平臺，感知平臺根據工人與平臺內各個任務之間的可達性以及基于工人的距離比較機制為工人分配一個具有最大概率該工人最近的任務。

發明內容

本發明的目的旨在解決任務分配過程中工人位置隱私泄露和不支持實時性的問題，提出了一種移動群體感知中保護位置隱私的在線任務分配方法，在半可信感知平臺中基于地理不可區分性保護工人位置隱私，同時支持動態出現的工人和任務，支持工人擾亂位置高可用性，支持在保護隱私情況下優化全局任務和工人之間的距離，在保護了工人位置隱私的情況下實現了半可信感知平臺中實時的在線任務分配。

為實現上述目的，本發明所提供的技術方案為：一種移動群體感知中保護位置隱私的在線任務分配方法，包括以下步驟：

1)工人生成擾亂位置：利用地理不可區分性，工人根據隱私水平參數ε，使用平面拉普拉斯機制生成與實際位置對應的擾亂位置，并在后面過程用擾亂位置替代實際位置；