[发明专利]一种高效的群智感知数据流隐私保护真值发现方法

权利要求书

1.一种高效的群智感知数据流隐私保护真值发现方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、系统初始化：秘钥分发中心生成系统公共参数和公私钥对；用户在参与任务之前，向秘钥分发中心注册来获取公共参数、秘钥分发中心公钥和相关的秘密密钥，并进行权重初始化；包括：

步骤1.1秘钥分发中心选择系统安全参数λ，根据系统安全参数λ生成阶为大素数p的循环群G，g是群G的生成元，并将在G上的全域哈希函数H(·)建模为随机预言机；初始化公私钥对(pk，sk)，其中私钥sk从有限域中随机选取，即代表随机选取，公钥pk＝g^sk；对群G的元素采用隐式表示方法，即对整数群Z_p的任何元素a，群G的元素g^a表示为[a]，即g^a＝[a]∈G；

步骤1.2用户i在参与任务前向秘钥分发中心注册，获取系统公共参数(G，p，g)、秘钥分发中心的公钥pk和相关的秘密密钥并初始化权重为w_i＝0.01、参与次数m_i＝0和累积距离d_i＝0.01，并初始化权重数值w_i、参与次数m_i和累积距离d_i；

步骤2、数据提交：在感知任务的每个时间周期中，参与用户首先加密收集的感知数据和权重信息生成加密的感知报告，将感知报告上传到云服务器；包括以下步骤：

步骤2.1云服务器发送当前时间周期中感知任务的标签τ∈Z_p给系统中的用户和秘钥分发中心；

步骤2.2用户i首先以标签τ作为哈希函数H(·)的输入计算得到群G的元素[u_τ]，即[u_τ]＝H(τ)，再选取随机变量作为用户i的秘密值，并计算r_i的乘法逆元最后使用秘密密钥s_i，通过计算获取感知数据x_i的密文cx_i；

步骤2.3用户i利用公钥加密算法Enc(·)获取权重的密文cw_i＝Enc(w_i，pk)和秘密值的密文cr_i＝Enc(r_i，pk)；

步骤2.4用户i将加密的感知报告(cx_i，cw_i，cr_i)发送给云服务器；

步骤3、函数解密密钥生成：云服务器在当前时间周期结束时，向秘钥分发中心发送该时间周期中参与用户的加密权重数据，以申请函数解密密钥；包括以下步骤：步骤3.1云服务器在当前时间周期结束时，向秘钥分发中心发送申请函数解密密钥，其中n是在当前时间周期中提交感知报告的用户数量；

步骤3.2秘钥分发中心检测用户数量n是否大于系统设定阈值δ，如果是，则利用秘钥分发中心的私钥解密每个参与用户i的权重w_i＝Dec(cw_i，sk)和秘密值r_i＝Dec(cr_i，sk)；如果不是，则拒绝服务器的请求，服务器收到拒绝的回复则结束当前时间周期的任务；

步骤3.3秘钥分发中心计算n个用户的相对权重向量Y＝(y₁ … y_n)^T，其中是用户i的相对权重，并为该向量生成函数解密密钥其中对应用户i的函数解密密钥k_i＝r_iy_i，对应用户集合{1，…，n}的函数解密密钥将函数解密密钥df_Y发送给云服务器；

步骤4、函数解密：云服务器使用函数解密密钥解密该时间周期收到的加密感知数据，得到感知对象在该时间周期的真实值；包括以下步骤：

步骤4.1云服务器使用函数解密密钥df_Y解密该时间周期收到的加密感知数据得到值其中x^*是进行真值发现的结果，即通过对参与用户感知数据加权求和计算出感知对象最可靠的值；

步骤4.2云服务器计算值[x^*]的对数获取感知对象的真值x^*，并将该真值x^*发送给参与用户；

步骤5、权重更新：云服务器将步骤4得出的感知对象真值发送给每个参与用户，参与用户根据该真值与其感知数据的距离，更新用户权重；

步骤6、反复执行步骤2至步骤5，得到感知对象在每个时间周期的最可靠的值，即感知数据流真值。