无线网络安全 课件 第13章 移动群智感知下动态位置隐私保护任务分配方案.pptx

移动群智感知下动态位置

隐私保护任务分配方案

研究背景现有工作我们的方案方案分析实验结果总结研究背景移动群智感知下动态位置隐私保护任务分配方案

研究背景无人机网络MCS服务MCS任务分配过程随着移动设备的快速发展，一种结合移动设备众包和感知功能的数据采集模式受到了广泛关注，称为移动群智感知（MobileCrowdsensing，MCS）。在典型的MCS服务中，当出现新任务时，服务器会通过某种标准（如最小化用户的行进距离）来选择合适的移动用户完成任务，并向其提供金钱或服务等奖励。这种用户选择过程被称为任务分配，这在MCS服务中至关重要，因为适当的任务分配可以确保感知数据的质量，从而保证任务有效完成。

研究背景无人机网络存在问题：在MCS任务分配过程中，MCS服务器可以观察到用户的位置，导致位置隐私泄露。由于用户在参与任务时，隐私需求会因位置变化而显著变化，虽然差分隐私扰动可用于保护位置隐私，但现有解决方案未考虑用户隐私需求的动态变化，尤其是在连续任务执行中。面临挑战：固定隐私参数的风险、隐私预算消耗问题、隐私需求与参数不匹配、任务执行的连续性。连续任务分配存在的问题

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预备知识差分隐私差分隐私（DifferentialPrivacy，DP）可以提供严格且可量化的隐私保护并且存储计算开销极低，因此受到了广泛的关注。差分隐私是一种加密手段，允许研究人员在不透露个人信息的情况下分析整个数据集，用于解决聚合查询导致的隐私泄露问题。?

维克瑞拍卖维克瑞拍卖（VickreyAuction），也称第二价格密封拍卖（TheSecondPriceSealedAuction），每个买家向卖家提供密封后的出价，卖家可以看到出价，而其余买家无法看到出价，即买家在不知道其他买家出价的情况下提供出价，出价最高者中标（获胜），但只需支付第二高的出价。?预备知识

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我们的方案基于区块链的互愈式群组密钥管理方案系统模型本章方案的系统模型由三个实体组成，即服务器、数据请求者和用户。每个实体的作用如下：服务器：服务器接收来自数据请求者的任务请求，并将任务发布给用户。数据请求者：数据请求者向服务器发送任务请求。用户：用户参与任务，并将任务的感知数据提交给服务器。动态个性化位置隐私保护方案系统模型

我们的方案（1）连续任务分配的动态隐私保护由于在连续任务分配场景中，用户隐私需求会随时空变化。因此，提出基于隐马尔可夫模型的隐私参数自适应机制，根据用户当前位置和历史隐私参数动态调整隐私设置，能够避免用户隐私需求与任务不匹配及过快消耗隐私预算的问题，确保用户在保护位置隐私的同时更多地参与MCS。（2）根据用户隐私需求变化的任务转卖机制当用户执行任务时，由于用户隐私需求的变化，任务无法被继续执行。针对此，我们设计了基于维克瑞拍卖的任务转卖机制。该机制通过维护初次待分配任务池和待转卖任务池，确保任务在隐私需求不匹配时能通过转卖继续执行，并激励用户积极参与。该方案不仅保护了用户隐私，还有效利用了已感知的感知数据，提高了任务分配的持续性和系统的整体效率。在MCS下动态位置隐私保护任务分配方案的设计中，我们考虑反映在连续任务分配中的动态隐私保护，以及任务执行过程中用户隐私需求的变化上。具体分两个阶段：

连续任务分配的隐私保护隐私参数候选序列确定在连续任务分配中，我们在服务器上部署了隐马尔可夫模型，计算出现概率最大的隐私参数候选序列，以便用户根据当前位置和历史隐私参数选择下一个隐私参数。首先，我们设计了基于贪心算法的最大概率隐私参数候选序列选择算法。移动群智感知下动态位置隐私保护任务分配方案隐私参数候选序列确定算法流程图

连续任务分配的隐私保护用户隐私参数确定其次，服务器已经得到了出现概率最大的隐私参数候选序列，并将其得到的隐私参数候选序列发送给用户，用户根据其位置计算对应的隐私参数。为了避免用户隐私预算不足而导致用户进行感知活动时任务请求次数减少，我们提出一种基于隐私预算的用户隐私参数选择算法，来保证在相同的隐私预算条件下用户可以进行更多次任务请求。移动群智感知下动态位置隐私保护任务分配方案用户隐私参数确定算法流程图

根据用户隐私需求变化的任务转卖机制在MCS中，用户任务执行过程中隐私需求的变化可能导致任务无法继续执行，影响任务分配。因此，我们提出了一种基于维克瑞拍卖的任务转卖机制来转卖任务，成功参与转卖的用户将获得报酬。任务分级范式服务器维护两个任务池：初次待分配任务池和待转卖任务池。初次待分配任务池：存储待分配给用户