[发明专利]一种差分隐私保护的移动群智感知任务分配方法

说明书

本发明公开了一种差分隐私保护的移动群智感知任务分配方法，其步骤包括1、根据请求者提交的任务信息和工作者提交的请求信息及云平台构建拍卖模型；2、在基于拍卖的感知任务分配的框架下，结合差分隐私技术确定请求者和工作者最终的结算价格组；3、根据结算价格组确定对应的获胜请求者和工作者；4、云平台收到获胜工作者提交的数据后，计算聚合结果并发送给获胜请求者；5、获胜请求者支付对应报酬，获胜工作者获得相应奖励。本发明能在充分考虑工作者感知数据的前提下，有效的解决工作者和请求者的出价信息泄露问题，从而保护工作者和请求者的出价隐私，以实现较好的任务分配，同时提高请求者任务的数据质量。

技术领域

本发明涉及移动群智感知技术领域，具体涉及一种实现差分隐私保护的移动群智感知任务分配方法。

背景技术

移动群智感知系统利用公众人群配备的各种移动设备来完成大规模的感知任务，以较低的部署成本实现了灵活和可扩展的感知覆盖。目前，这些移动群智感知系统的应用非常广泛，包括环境监测、交通监测、道路状况的检测等应用。

对于工作者来说，执行感知任务需要消耗一定的资源，包括计算能力、电池等，为了鼓励更多的工作者参加，拍卖则成为合理激励工作者参加并分配任务的方式。在云平台、请求者和工作者构成的框架中，将云平台作为拍卖者，请求者视为买家，工作者视为卖家构建一个基于双向拍卖的模型。为了实现自身效用最大化，请求者和工作者需要提交自己的真实报价和要价，但是攻击者可以通过推理攻击，也就是根据拍卖的结果推断出他们的真实报价和要价，导致隐私信息泄露，从而降低了工作者和请求者参与的积极性。

为了解决由公开结果推断出参与者的出价隐私问题，差分隐私的概念则被引入到移动群智感知应用中，但是大多数隐私保护的方案只是在单向拍卖的情况下即只包含平台和工作者两方，实现了工作者的报价信息的保护。针对基于双向拍卖的移动群智感知框架，文献[DDPA:ADifferentially Private Double Auction Scheme for Mobile CrowdSensing,2018]提出了一个差分隐私双向拍卖方案，以保护拍卖双方的出价隐私。但是，该方案却没有考虑到工作者提供的感知数据的质量问题。对于移动群智感知系统来说，除了设计一个合理的能够实现隐私保护的激励机制来吸引更多的工作者参与之外，该机制还需要考虑收集的工作者的感知数据的质量问题以保证任务请求者的效益。

发明内容

本发明为了解决上述现有技术存在的不足之处，提供了一种差分隐私保护的移动群智感知任务分配的方法，以期能在充分考虑工作者感知数据的前提下，有效的解决工作者和请求者的出价信息泄露问题，从而保护工作者和请求者的出价隐私，以实现较好的任务分配，同时提高请求者任务的数据质量。

本发明为解决技术问题所采用的技术方案是：

本发明一种差分隐私保护的移动群智感知任务分配方法的特点是应用于一个云平台，m个请求者Μ＝{r₁,r₂,...,r_j,...,r_m}和n个工作者Ν＝{u₁,u₂,...,u_i,...,u_n}所组成的移动群智感知环境中，其中，r_j表示第j个请求者，u_i表示第i个工作者，j＝1,2,…,m，i＝1,2,…,n，所述移动群智感知任务分配方法是按如下步骤进行：

步骤1、构建拍卖模型并初始化：