[发明专利]基于同态加密的群智感知安全真值发现方法

说明书

本发明公开一种基于同态加密的群智感知安全真值发现方法，包括如下步骤：CSsubgt;A/subgt;生成公私钥对(pk,sk)，将公钥pk发送给CSsubgt;B/subgt;；每个参与者将扰动数据发送给CSsubgt;A/subgt;，CSsubgt;A/subgt;对扰动数据取反并加密，再将密文发送给CSsubgt;B/subgt;；数据上传：每个参与者将扰动后的感知数据发送给CSsubgt;B/subgt;，CSsubgt;B/subgt;利用Paillier加同态加密算法得到感知数据密文；权值更新：在CSsubgt;A/subgt;的协助下，CSsubgt;B/subgt;利用Paillier加同态加密算法得到参与者权值密文；真值更新：在CSsubgt;B/subgt;的协助下，CSsubgt;A/subgt;利用Paillier加同态加密算法得到观测对象的真值；迭代执行权值更新和真值更新，直至真值满足收敛条件。参与者不参与数据的加解密操作过程，将真值发现操作在两个非共谋的云服务器之间执行，减少参与者计算量的同时降低了参与者端的计算开销。

技术领域

本发明属于群智感知技术领域，更具体地，本发明涉及一种基于同态加密的群智感知安全真值发现方法。

背景技术

近年来，随着配置多种传感器(GPS、加速度传感器、语音传感器等)的便携式智能移动设备(如智能手机、智能手表等)的广泛普及和智能云计算的广泛扩展，极大地促进了移动群智感知的发展。与基于传统传感网的感知方式不同，移动群智感知是基于大量的用户，以众多用户的感知数据作为数据源，利用大众分布的广泛性，移动的灵活性等多方面的优势对数据进行收集。移动群智感知可以应用在很多重要领域，如交通规划、城市管理、环境监测、社会治理等。

移动群智感知可以从众多用户中收集感知信息，但由于用户操作不规范、收集数据环境影响、软硬件规格不同等因素，导致部分用户所感知数据跟真实数据间有不同程度上差别。为了减小以上因素对收集真实信息的影响，提高数据质量，基于群智感知的真值发现被提出，并被广泛应用到各个领域。真值发现是一种从多种数据源中高效获取真实数据的有效方法，目前的真值发现方法有TruthFinder、CRH等。然而这些算法在执行过程中并没有考虑到参与者隐私泄露等问题，均是在未经过加密或未经过扰动情况下进行，参与者一些敏感信息极有可能在算法执行过程中被截获。在基于群众感知的真值发现隐私问题上，仍然存在隐私保护不足等问题。目前对基于群众感知的真值发现隐私问题上存在的隐私泄露问题，本领域研究者们大多采用了同态加密方式对数据隐私进行保护，如Miao等人提出了真值发现中隐私保护方案PPTD，利用门限paillier密码体系对参与者采集的感知数据进行隐私保护。但该方案中每个参与者都需要实时参与加密计算，存在加密计算量大且耗时的问题，并且参与者方还存在巨大的计算开销。

发明内容

本发明提供一种基于同态加密的群智感知的真值发现方法，旨在改善上述问题。

本发明是这样实现的，一种基于同态加密的群智感知安全真值发现方法，所述方法具体包括如下步骤：

S1、数据请求者向云服务器CS_A发出数据请求，云服务器CS_A生成公私钥对(pk,sk)，并将公钥pk发送给云服务器CS_B；每个参与者将自身随机生成的扰动数据通过安全通道发送给云服务器CS_A，云服务器CS_A对扰动数据取反并加密，再将扰动密文发送给云服务器CS_B；

S2、每个参与者对观测到的感知数据及进行扰动，将扰动后的感知数据发送给云服务器CS_B，云服务器CS_B对扰动后的感知数据进行加密后，基于扰动密文消除扰动，得到感知数据密文

S3、在云服务器CS_A的协助下，云服务器CS_B基于上一轮计算的观测对象O_m真值计算当前轮t各观测对象的距离密文，基于各参与者所有观测对象的距离密文来计算各参与者在当前轮迭代t中的权值密文；