【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和移動終端設(shè)備的普及,群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為與人們?nèi)粘Ｉ钕⑾⑾嚓P(guān)的一部分。群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的重要內(nèi)涵為網(wǎng)絡(luò)用戶既能夠通過相互間的協(xié)作完成多種任務(wù)以實現(xiàn)群智資源的最大化利用,又能夠享用群智資源通過協(xié)作輸出的最優(yōu)化結(jié)果,其特性包括網(wǎng)絡(luò)形態(tài)多樣性、數(shù)據(jù)多樣性和用戶角色多樣性。由于在群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中,用戶既是數(shù)據(jù)的消費者,也是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者,在“以數(shù)據(jù)為驅(qū)動”的當(dāng)今社會,群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的重要目標(biāo)。作為密碼學(xué)手段的重要補(bǔ)充,信任管理機(jī)制已經(jīng)成為群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)抵御內(nèi)部威脅的重要手段之一。為此,本論文針對群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中的信任管理機(jī)制為研究目標(biāo),分別從群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)多樣性帶來的頻譜感知需求、群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)多樣性帶來的數(shù)據(jù)可靠性和數(shù)據(jù)敏感性問題及群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的用戶角色多樣性帶來的開放性問題展開研究,論文的研究內(nèi)容和主要貢獻(xiàn)可歸結(jié)為以下幾個方面:針對群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)多樣性帶來的頻譜感知需求,首先分析了非完美公共控制信道對于惡意用戶檢測的影響。該分析表明非完美公共控制信道下,更多的正常用戶會被判定為惡意用戶,導(dǎo)致融合中心得出更多錯誤的頻譜感知結(jié)果。為了克服該問題,引入了信任管理機(jī)制,并設(shè)計了一種新穎的信任閾值判定方法為每個次級用戶設(shè)定個性化的閾值用于判定其是否為惡意用戶�；谠撔湃伍撝蹬卸ǚ椒�,提出了基于信譽(yù)值的協(xié)作頻譜感知方案R~2-CSS,以提高協(xié)作頻譜感知過程對惡意影響的魯棒性。針對群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)多樣性帶來的數(shù)據(jù)可靠性問題,提出了一種可靠的特定目標(biāo)信譽(yù)值計算方法。該信譽(yù)值計算方法的核心為兩階段的惡意評價值檢測方法,在第一階段,將檢測某一評價序列內(nèi)是否存在惡意評價值轉(zhuǎn)化為廣義似然比檢驗問題,使得檢測方法對評價值序列的微小異常變化更加敏感。如果第一階段檢測的結(jié)果表明存在惡意評價值,則在第二階段引入CUSUM(cumulative sum)方法對惡意評價值進(jìn)行定位,最終將評價值序列中的惡意評價值檢測出來并將其剔除。其次,引入了標(biāo)簽基因的概念提出了一種計算用戶對目標(biāo)商品興趣度的計算方法,該方法能夠很好地刻畫不同的用戶對目標(biāo)商品的感興趣程度,并將計算出的興趣度作為最終目標(biāo)商品信譽(yù)值計算的評價值的權(quán)重。針對群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)多樣性帶來的數(shù)據(jù)敏感性問題,引入邊緣計算模式,設(shè)計了能夠?qū)崿F(xiàn)隱私保護(hù)的信任管理機(jī)制來抵制提供錯誤感知數(shù)據(jù)的惡意用戶。在此工作中,首先提出了基于邊緣計算模式的群智感知架構(gòu)。其次,提出了B-PPRM方案和A-PPRM方案來實現(xiàn)在隱私保護(hù)的基礎(chǔ)上對惡意用戶進(jìn)行抵制。在所提出的B-PPRM方案中,實現(xiàn)了在不泄露原始感知數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對該感知數(shù)據(jù)的離散度進(jìn)行計算,并根據(jù)離散度的具體數(shù)值對信譽(yù)值進(jìn)行更新。通過理論分析,直接使用離散度數(shù)值對信譽(yù)值進(jìn)行更新可能會泄露最終的感知數(shù)據(jù)融合結(jié)果。為此,我們提出了A-PPRM方案,通過信任管理中心RM和邊緣節(jié)點EN_τ的交互,實現(xiàn)在不泄露離散度密文的基礎(chǔ)上對離散度值進(jìn)行排序,根據(jù)離散度值的排序?qū)π抛u(yù)值進(jìn)行更新,實現(xiàn)了對用戶隱私的保護(hù)。針對群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的用戶角色多樣性帶來的開放性問題,基于區(qū)塊鏈技術(shù),提出了針對群智協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中群智感知場景的分布式信任管理機(jī)制,具體為:一方面,引入了邊緣計算模式,針對群智感知場景設(shè)計了基于區(qū)塊鏈的分布式信任管理機(jī)制架構(gòu),在該架構(gòu)中,為了保證區(qū)塊鏈的運(yùn)行效率,同時減輕用戶端的計算負(fù)擔(dān),使用了區(qū)塊鏈中的私有鏈,即只允許具有一定計算、存儲和通信能力的邊緣節(jié)點能夠?qū)?shù)據(jù)寫到鏈上并由其對整個區(qū)塊鏈進(jìn)行維護(hù)更新;另一方面,為了克服SHE同態(tài)加密體系對密文操作所帶來的高復(fù)雜性計算,引入了支持加法同態(tài)的Paillier密碼體系,感知任務(wù)執(zhí)行者對所有的感知數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,邊緣節(jié)點可以對感知數(shù)據(jù)的密文進(jìn)行操作得到最終感知數(shù)據(jù)融合結(jié)果的密文,并將其返回給感知任務(wù)請求者,同時,重新定義感知數(shù)據(jù)離散度的概念,并設(shè)計了無需信任管理中心參與的用戶信譽(yù)值更新規(guī)則。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.08

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