[发明专利]一种空间众包中隐私保护的任务分配方法

说明书

本发明公开了一种空间众包中隐私保护的任务分配方法，涉及三方实体，包括空间众包平台、代理商和工人，使用基于匿名的数据收集协议，将用户数据安全地发送给空间众包平台；使用基于反向拍卖的任务分配算法来帮助空间众包平台生成任务分配和奖励报酬方案，并且保证用户的诚实性。通过上述方式，本发明提供的空间众包中隐私保护的任务分配方法，使用基于匿名的数据收集协议来保证工人位置数据的安全性，使用基于反向拍卖的任务分配算法来保证工人的诚实性，是基于半可信的模型，有着高安全性、高效性的优点，在空间众包领域有着极其光明的应用前景。

技术领域

本发明涉及空间众包、时空数据处理和移动计算领域，特别涉及 空间众包中隐私保护的任务分配方法。

背景技术

近年来，一种通过整合网络平台劳动力来求解计算机很难单独完 成的工作问题的新模式――众包(Crowdsourcing)得到了工业界和 学术界的广泛关注。所谓众包，通常是指“一种把过去由专职员工执 行的工作任务通过公开的Web平台，以自愿的形式外包给非特定的 解决方案提供者群体来完成的分布式问题求解模式”。作为“群体智 慧”的体现，众包有着广大的应用场景和市场。例如，早期的众包平 台通常指“问答系统”平台，如开源自由免费的百科全书编辑平台维 基百科

(Wikipedia)，依靠互联网大众共同编辑百科全书为人们提供一 个获取知识的途径；再例如百度知道，通过悬赏积分让有经验的互联 网用户回答专业问题，分享他们的知识。之后，随着任务的复杂化和 数据的多样化，新一代“在线众包平台”――大型在线工作招募和任 务分配管理平台诞生了，例如亚马逊土耳其机器人(Amazon Mechanical Turk)和猪八戒网都是通过招募互联网劳动力完成一些稍 微复杂的任务并支付相应的报酬。这些任务不再于局限于问题回答和 知识分享，而开始遍布于各个细分领域，如数据标注、物品取送等。

另一方面，随着移动互联网技术的蓬勃发展和GPS便携设备的 计算能力的提高，一种基于地理位置的众包形式应运而生，这就是空 间众包(Spatial Crowdsourcing)。一个典型的空间众包系统由空间众 包平台、空间任务请求者和众包工人三部分组成。平台会根据一定的 策略(如最近距离优先)将请求者发布的空间任务分配给工人，工人 需要移动到指定的任务地点完成相应任务并获得报酬。空间众包作为 传统众包概念在时空领域的延伸，利用了工人的移动性和便携设备的 多功能性，在社会服务、智能交通等领域都发挥着卓越的作用。例如 滴滴出行、Uber等专车服务和美团外卖、饿了吗等外卖服务，均是 采用空间众包模式提供服务。再例如，百度地图、Waze等导航类服 务通过收集和分析大量用户携带的移动设备传感器感知并上传的数 据，可以精准地提供实时路况信息。特别地，随着“互联网+”时代 共享经济模式的流行，空间众包将会在人们日常生活中扮演越来越重要的角色。

然而，空间众包在为日常生活带来便利的同时，也不可避免地带 来了隐私泄露的问题。为了全局最优效果，空间众包平台会根据用户 提交的位置信息来进行任务分配，而用户的位置信息隐含了用户的身 份、家庭住址和生活习惯等敏感信息。这些敏感信息被不完全可信的 平台或恶意攻击者获得后，往往会导致不可预料的后果。因此，如何 在保护用户隐私的前提下，为空间众包平台提供可靠的数据，帮其生 成全局最优的任务分配方案，已经成为当前空间众包研究领域的热点 问题之一。

经调研发现，围绕如何保护工人位置隐私，相关的研究主要可以 分为三类模型：基于差分隐私技术的隐私保护模型、基于空间匿名技 术的隐私保护模型和基于同态加密技术的隐私保护模型。

第一类，基于差分隐私技术的隐私保护模型。该模型的原理是， 通过在原始数据上添加随机噪声来干扰敏感的隐私数据，在保证原始 数据中敏感数据不泄露的同时，依然保持原始数据的统计学特征，以 便于分析人员进行数据分析和挖掘。然而该模型需求一个实际不存在 可信第三方，导致其可用性下降。

第二类，基于空间匿名技术的隐私保护模型。该模型将某个工人 的位置点扩展为一个匿名区域，从而将每个工人位置隐藏在其他K-1 个工人之中。然而，该模型不能对抗背景知识攻击，安全性不够。