[发明专利]移动群智感知激励方法、装置、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种移动群智感知激励方法、装置、系统及存储介质，所述系统包括可信中心、任务请求者、感知工人、服务器平台；所述可信中心，用于生成盲因子密钥，帮助服务器平台获得任务真实位置的概率分布；所述任务请求者，用于生成任务盲频率向量，生成任务扰动位置并将结果和任务的描述文件发送给服务器；所述感知工人，用于扰动自身位置，向服务器发送扰动位置和投标信息；所述服务器平台，用于统计任务真实位置分布，发布位置扰动函数，接收扰动位置来估计任务位置和生成工人的投标任务集，并从竞标工人中选择赢家和决定报酬。本发明满足拍卖理想性质、双边位置隐私性，并实现了不可信平台下社会成本近似最小化。

技术领域

本发明涉及一种移动群智感知激励方法、装置、系统及存储介质，属于涉及信息安全和隐私保护技术领域。

背景技术

随着智能手机、智能手表等为代表的移动智能终端的普及，相关产业呈现井喷式增长，移动群智感知作为一种新兴范式被广泛使用。通常，由于消耗网络带宽、内存、CPU、电池使用量、个人时间、差旅费用等，如果工人没有足够的动力，他们不愿意参与，因此有人提出了基于逆向拍卖的激励系统，以此来吸引和招募工人。但在用户提供基于位置的服务时，需要工人提供位置信息，如果工人的位置数据直接上传，容易受到平台和第三方攻击者的侵害，可能导致物理监视、跟踪、身份盗用和敏感信息破坏，从而严重威胁并阻止工人参与。

现有的大多数在MCS中保护用户位置的机制，都是在假设平台是可信任的前提下设计的，这实际并不符合现实应用。一些考虑了工人位置隐私，却忽略了任务位置隐私泄露的问题，而恶意的攻击者可能从任务位置可以推测出周围赢家工人的位置，这是隐式的隐私泄露问题。目前的位置隐私保护技术包括匿名、加密方案、数据扰动等，匿名是消除数据和提供者联系的有效方式，但是基于匿名的隐私保护方案可能容易受到链接攻击的影响。基于加密技术的密文计算比较距离的方法，在隐私保护方面提供良好性能，但常常具有较大的计算量和通信开销，并且没有考虑工人的策略行为。而数据扰动方法在鼓励工人参与时，往往没有考虑系统成本最小化，例如社会成本最小化，和任务质量要求。

一方面，MCS系统下平台自然地追求社会成本的最小化，另一方面，任务的请求者希望工人提交的任务数据能够用来得到较好的任务结果，达到任务质量要求。差分隐私作为一种有前途的扰动方法，能够让请求者/工人不直接上传原始位置，而是扰动位置，平台能在只知道扰动位置的情况下，判断任务和工人的位置关系。另一方面在采用差分隐私来实现双边位置隐私保护后，能够比较容易地设计一种适用的基于逆向拍卖的激励系统。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种移动群智感知激励方法、装置、系统及存储介质，其可以解决在诚实但好奇的不可信平台下如何保护任务和工人位置隐私、社会成本如何实现最小化、任务质量如何达到要求的问题，基于逆向拍卖来激励工人参与，采用差分隐私指数机制来保护双边位置隐私，采用赢家选择算法和赢家报酬决定算法来满足拍卖的理想性质(个体合理性、诚实性、计算有效性)，与现有技术相比，在平台不可信时，既保证没有较大的计算和通信开销，又允许工人的策略行为，同时支持保护双边(任务/工人)位置隐私以满足工人的隐私需求、支持保证任务质量感知以满足请求者的任务质量要求、支持社会成本最小化以满足系统的目标。

本发明的第一个目的在于提供一种移动群智感知激励方法。

本发明的第二个目的在于提供一种移动群智感知激励装置。

本发明的第三个目的在于提供一种移动群智感知激励系统。

本发明的第四个目的在于提供一种存储介质。

本发明的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种移动群智感知激励方法，应用于服务器平台，所述方法包括：

统计所有任务请求者的任务真实位置分布；