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Paillier加密的隐私保护群智感知任务发布算法.docx
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Paillier加密的隐私保护群智感知任务发布算法.docx
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随着无线通信技术的发展以及 5G 通信的正式商用,智能手机等移动通信
感知设备越来越广泛地应用在各行各业
[1]
,这些嵌入大量传感器(GPS、温感、
陀螺仪等)的移动设备令群智感知收集信息成为可能
[2-3]
。通常,群智感知指利
用移动设备的感知能力,通过发放激励从移动设备、移动设施获得所需数据信
息的分布式数据获取方法
[4-5]
。这种数据收集方法具有数据收集者无需到达现场,
可从参与感知用户获得感知结果,且能够获得实时反馈,减少了数据收集过程中
的投入消耗等一系列优势
[6-7]
。
但这种感知方式存在不可忽视的隐私安全隐患
[8-9]
。例如:某用户需获得某
一确定感知区域内的温度变化,因而将这一任务以及感知区间通过授权机构或
发布平台发布给广大用户,并由这些位于感知区域内的用户将感知结果反馈给
任务发布者。在这一过程中,任务发布者的感知位置信息、任务申请者的所在
位置信息等都会暴露给彼此和授权机构。当部分实体不可信时,将会造成用户
隐私的泄露
[10]
。针对群智感知过程中存在的隐私泄露问题,Yang 等人
[11]
从感知
用户分布密度出发,利用差分隐私保护模型提出一种移动感知的位置隐私保护
策略。但添加噪声的方式可能会造成反馈结果精确度不足的问题。其后,Yang
等人
[12]
又利用分布式共识的区块链完成隐私保护的群智感知任务发布。而这种
协作方式可能会因用户协作意愿而降低隐私保护成功率。近年来,一些隐私保
护的群智感知应用,诸如共享公交
[13]
、稀疏感知
[14]
、邻近感知
[15]
和成员推荐
[16]
等
一系列方法被相继提出。
虽然上述方法在很大程度上能够保护群智感知过程中的用户隐私,但是并
未真正实现整个群智感知环境中所需要的多实体之间的信息闭环,即上述方法
有的假设授权机构的完全可信(如共享公交
[13]
、稀疏感知
[14]
需要通过可信平台
提供隐私保护处理),有的仅针对任务申请者的隐私安全(如邻近感知
[15]
和成
员推荐
[16]
未能考虑任务发布者同样 不希望发布的任务信息被不 能反馈结果的
用户获得)。针对这种群智感知过程中三方实体能够彼此获取隐私信息的问题,
基于同态加密思想和环境网格划分,本文提出了基于 Paillier 加密的隐私保护群
智感知任务发布算法。
1 预备知 识
1.1 系统架 构
通常,群智感知的任务发布过程由图 1 所示的三个实体完成,即在群智感知
系统架构中存在任务发布者、授权机构和任务接收者三个实体。任务发布者指
具有感知需求,并将该请求发送给授权机构,由授权机构发布任务并回收感知结
果后返还给该实体;授权机构可视为任务发布和申请者之间的连接机构,由该实
体完成任务位置区间的匹配计算、任务发布、激励发放等信息交换操作和计算;
任务申请者是群智感知的主体,由该实体完成对所需任务、确定位置的信息感
知,并将结果反馈给授权机构。
图 1
图 1 群智感知的系统架构
Fig.1 System architecture of crowdsensing
按照图 1 所示的系统架构,可知在这种系统架构中完成一个群智感知任务
的发布和回收存在三个实体之间隐私信息泄露的风险。而位置隐私的泄露普遍
存在于群智感知任务发布过程中,并表现为授权机构能够精确获得任务申请者
和发布者两方的位置信息;任务申请者可在获得任务发布者需求位置后构建虚
假反馈结果;任务发布者恶意获得大量任务申请者位置信息并随意发布。因此,
在群智感知系统下,存在较为复杂的隐私泄露风险,需要提供一种能够同时保障
三方实体均无法有效获取各方精确位置的任务发布方法。
1.2 Paillier 密码体 系
要满足三方之间的位置信息不被任一实体所获得,且实现位置隐私环境下
的任务分配,最好的解决方法是找到一种隐私环境下的计算策略,通过秘密位置
匹配计算完成任务发布。在秘密隐私计算前提下,同态加密是一个很好的密态
计算方式。Paillier 密码体系则能够提供同态加密计算的各种同态特性。其计
算处理如下:
随机选取两个不同的大素数 p 和 q,且这两个数满足 gcd(pq,(p-1)(q-1))=1,
计算 N=pq,随机选择一 个整数 元 g 有 g∈ZN2*,公 布公钥 pk=(N,g),保存私 钥
sk=(p,q)。
加密过程:对于给定的公钥 pk,加密信息 m(m 为不超过 N 的正整数),从
集合 ZN2*随机选择整数 r,可计算得出密文 c=gmrN(modN2)。
对于 任意 给 定的 信 息元 素 m1,m2∈ZN2*,该加 密算 法 满足 如下 同 态特 性 :
E(m1)E(m2)=E(m1+m2)
(1)
E(m1)m2=E(m1m2)
(2)
其解密过程为,对于密文 c,存在 λ 是(p-1)和(q-1)的最小公倍数,即 λ=lcm((p-
1),(q-1)),此时有明文:
m=(cλmodN2-1)/N(gλmodN2-1)/NmodN
(3)
基于这样一种密态环境下的加法计算,可设计一种基于该技术的群智感知
任务分配方法。
2 基于 Paillier 加密的任 务发 布
2.1 隐 私 保 护 算 法 的基 本 思 想
在群智感知任务发布中,可将待感知区域划分为一个包含多个单元格的网
状区域。此时位于每个单元格中的用户为备选任务申请者,当这一用户同意为
任务发布者反馈感知结果时,可将所在区域的感知结果反馈给任务发布者。在
这一过程中,授权机构完成对任务的发布以及反馈结果的收集工作。
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