边云协同群智感知中隐私增强多任务分配机制

王辉; 张玉豪; 申自浩; 刘沛骞; 蔡尚卿; 刘琨

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边云协同群智感知中隐私增强多任务分配机制

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在移动群智感知中现有研究普遍基于边缘服务器或云服务器是可信的这一前提假设,无法在提高感知数据质量的同时有效保护参与者隐私。提出一种基于半可信执行环境的隐私增强多任务分配(PEMTA)机制,基于Hilbert曲线特性对任务进行位置聚类,将相邻边缘服务器结合Paillier加密体系的同态特性进行相互协作,根据参与者和任务的匹配度为每个任务挑选最佳参与者集合,完成感知任务且不泄露参与者隐私。设计贪心冲突排除算法,根据任务佣金对冲突任务进行等级划分,按照划分后的任务等级依次为冲突任务挑选最佳的替换参与者,解决了多任务分配产生的参与者匹配冲突问题。利用动态信誉值更新算法,通过量化参与者提交的感知数据与聚合后数据的偏差,动态更新参与者的信誉值,缓解了恶意攻击造成的数据质量损失。实验结果表明,PEMTA机制具有良好的抗恶意攻击性能,感知数据质量和任务完成率相比于同类多任务分配机制平均提升了18.14%和15.47%。

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来源
《计算机工程》 |2023年第4期|52-60|共9页
作者
王辉; 张玉豪; 申自浩; 刘沛骞; 蔡尚卿; 刘琨;
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作者单位

河南理工大学软件学院;

河南理工大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
移动群智感知; 边缘计算; 多任务分配; HILBERT曲线; Paillier加密;

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