[发明专利]基于雾计算和保护隐私的移动群体感知数据报告去重方法

说明书

本发明公开一种基于雾计算和保护隐私的移动群体感知数据报告去重方法，首先采用加密原语来实现安全的任务分配，并确保众包报告的机密性；然后改进消息锁加密MLE算法，以实现保护隐私的移动群体感知数据报告去重，同时隐藏了雾节点中贡献者的身份，并有效地抵抗了重复数据伪造攻击。此外，本发明还采用聚合签名算法来实现高效的签名聚合和验证，并在不检查移动群体感知数据报告具体内容的情况下公平地记录每个参与者的贡献；最后构建了一种高效的检索方法，在检测贪婪的参与者的同时奖励真正的贡献者。本发明在实际应用中，其通信开销大大减少，但其通信效率却更高，并极大地提高了隐私性。

技术领域

本发明涉及安全高效的移动群体感知数据报告去重技术，具体涉及一种基于雾计算和保护隐私的移动群体感知数据报告去重方法。

背景技术

随着智能手机、车载电子设备、无线通信设备以及可穿戴式电子设备等大量移动终端设备的普及，每一个移动终端都可以成为信息的获取节点，遍布世界的智能终端形成一个庞大的智能触角，用户的相关数据可以被迅速采集到，这种基于群体智慧的数据收集与信息共享模式称之为移动群体感知。

移动群体感知允许大量个人使用他们的移动设备(例如智能手机，智能眼镜，无人机，照相机和计算机)共同感知数据并提取用户需要的有关信息。从餐厅推荐，停车位发现等有效推荐，到空气质量测量，噪声水平测量和大坝放水警告等环境监测，它支持越来越多的传感应用程序。凭借群体智能和用户移动性，提高了传感数据的质量，扩展了传感应用的规模，降低了高质量数据收集的成本。移动群体感知的成功很大程度上取决于参与的移动用户，参与范围越广，收集的传感数据越多，其采集的信息就越精确。但是，这可能会生成更多的重复数据，从而带来不必要的繁重通信开销。因此，消除重复数据以提高通信效率(也就是重复数据删除)至关重要。不幸的是，感测数据通常受到保护，要删除重复数据具有挑战性。

另外，公共设备的安全问题和隐私问题是一个严峻的挑战：移动传感器从周围环境中采集实时数据，其中可能包含一些敏感信息。攻击者可以从群体感知系统数据报告中提取出多种个人信息(如位置信息、个人喜好、健康状况以及政治面貌等)。因此，移动群体感知系统中个人隐私的保护是一个亟待解决的问题。

此外，为了保护移动用户的隐私，数据加密被广泛用于实现数据机密性，但是给中间件的复制数据的检测带来了巨大的障碍。目前国内外研究人员针对群体感知系统的数据报告去重和加密方面已经有了大量研究，常见的是采用消息锁加密MLE来实现数据报告去重，并采用签名聚合方案，在记录移动终端设备贡献的同时而不会泄露原始数据。在数据报告去重阶段，雾节点通过对比密文标签判断两个报告是否相同，对于相同的数据，只保留一个数据副本，以此降低系统通信开销。

然而在MLE中，相同的明文始终映射到相同的密文，而明文则由随机选择的密钥加密。不幸的是，MLE容易受到离线的暴力攻击，在这种攻击中，对手可以通过猜测加密群体感知数据报告中可能的明文来获取群体感知数据，尤其在某些特殊的应用中极易出现这种情况，例如，空气质量测量。因此，我们应该改进MLE以保证数据报告的安全性。另外，在移动群体感知数据报告去重过程中，雾节点可以通过比较密文的标签部分来辨别两个报告是否相同，并且为了减少开销只保留其中一个副本。但是如果可以在公共场所检测到移动群体感知数据报告的相等性，则攻击者(外部攻击者或者懒惰的参与者)可以轻松的伪造一份重复的数据报告，不仅能够破坏他们在聚合签名认证阶段的计划，甚至可以在不执行任务的情况下获得奖励。为了抵制这种副本伪造攻击，我们应该实现保护隐私的移动群体感知数据报告去重。此外，在保证了数据报告去重过程中的安全性和隐私性之后(不将移动终端用户的特定身份暴露给雾节点)，仅将重复的数据报告其中的一份副本返回给移动群体感知服务器。懒惰的参与者可能会窃取诚实的参与者或者贪婪的参与者多次索取奖励的移动群体感知数据报告以此来宣称自己是重复数据报告的贡献者。

综上所述，如何确定重复的移动群体感知数据报告真正的贡献者也是一大挑战。总之不仅要实现安全且保护隐私的数据报告去重，而且要在不泄漏群体感知数据的情况下公平地记录每一个移动终端用户的贡献，这一点非常重要。

发明内容