[发明专利]基于安全求和的移动群智感知隐私保护真值发现方法

权利要求书

1.一种基于安全求和的移动群智感知隐私保护真值发现方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：

S1、将参与感知任务的参与者分成t个簇，各簇中的参与者计算各自的秘密随机数；

S2、基于聚合距离函数ADF来更新每个簇中各参与者的安全权重；

S3、基于各参与者的安全权重来更新每个感知对象的真值

S4、检测更新后与更新前的真值差值是否小于差值预设值，若检测结果为是，则输出每个感知对象的真值若检测结果为否，则将更新后的真值分发至各参与者，执行步骤S2；

距离函数为感知对象d收集的感知数据与第d个对象的真值之间的距离；聚合距离函数ADF为所有参与者的聚合函数之和；

聚合距离函数ADF的获取具体包括如下步骤：

参与者P_i计算每个感知对象d收集的感知数据与第d个对象的真值之间的距离函数DF；

参与者P_i基于秘密随机数R_i对距离函数DF进行加密，形成加密距离函数C_i1，同时将加密距离函数C_i1上传至所在簇的簇头管理者CH；

簇头管理者CH接收k-1个参与者发送的加密距离函数C_i1，对接收(k-1)个加密距离函数C_i1及自身的加密距离函数C_i1利用模的性质得到该簇中k个参与者的距离函数DF之和距离函数DF的距离之和，称为簇聚合距离函数CDF，并t个CH将簇聚合距离函数CDF上传至CS；

CS对t个簇聚合距离函数CDF进行聚合形成聚合距离函数ADF；

所述真值的更新过程包括如下步骤：

参与者P_i计算对每个感知对象d收集的感知数据与得到的之间的乘积并基于秘密随机数R_i对加密形成密文C_i2，并将密文C_i2上传至CH；CH对接受的(k-1)个密文C_i2及自身密文C_i2利用模的性质得到k个乘积之和，称为簇聚合乘积CUW，并上传给CS，在接收到t个CH发送的簇聚合乘积CUW后，CS对t个簇聚合乘积聚再次聚合，形成聚合乘积AUW；

参与者P_i基于秘密随机数R_i对每个参与者的安全权重进行加密，形成密文C_i3，并将密文C_i3上传至簇头CH，簇头CH对接受的(k-1)个密文C_i3及自身密文C_i3利用模的性质得到k个安全权重之和，称为簇安全权重CW，并上传至CS，CS对t个簇头发送的簇安全权重CW进行再次聚合，获取聚合安全权重AW；

基于聚合乘积AUW及聚合安全权重AW来更新每个感知对象的真值

2.如权利要求1所述基于安全求和的移动群智感知隐私保护真值发现方法，其特征在于，所述秘密随机数的计算方法具体如下：

每个簇中的所有参与者计算公共参数，并将计算的公共参数发送给前后两个参与者，每个参与者根据接收到的两个公共参数计算秘密随机数，秘密随机数的计算公式具体如下：

其中，R_i为参与者P_i的秘密随机数，W_i+1、W_i-1分别为参与者P_i+1、参与者P_i-1的公共参数，u_i为参与者P_i随机挑选一个的随机数。

3.如权利要求1所述基于安全求和的移动群智感知隐私保护真值发现方法，其特征在于，加密距离函数C_i1的计算公式具体如下：

C_i1＝(1+p·Ddist_i)·R_imod p²

其中，Ddist_i为参与者P_i对每个感知对象d收集的感知数据与第d个对象的真值之间的距离函数，R_i为参与者P_i的秘密随机数。