發(fā)布時間：2021-03-17 09:46

　　隨著智能設(shè)備的普及,群智感知技術(shù)已在各領(lǐng)域被廣泛運用并成為近年來的研究熱點。通過將普通用戶的移動設(shè)備作為基本感知單元,群智感知技術(shù)實現(xiàn)感知任務(wù)的分發(fā)和數(shù)據(jù)的收集。然而,用戶在參與群智感知活動中,可能會面臨泄露隱私的風險,如果群智感知系統(tǒng)不考慮隱私保護將嚴重影響用戶參與度,因此,現(xiàn)有一些學者已經(jīng)開始關(guān)注隱私保護下的群智感知技術(shù)研究并取得了一定的成果。但是,現(xiàn)有的研究假設(shè)所有用戶采用相同的隱私保護級別,這雖然利于平臺管理,卻忽略用戶本質(zhì)對隱私保護需求的多樣性,即不同的用戶對自身的隱私看重程度存在差異。使用相同的隱私保護級別只會使得一些用戶的隱私需求沒有被滿足,而另外的用戶的數(shù)據(jù)被過度保護。因此,本文從用戶隱私多樣化出發(fā),開展面向群智感知系統(tǒng)的個性化隱私保護研究,在滿足用戶個性化隱私需求的同時,解決群智感知數(shù)據(jù)收集中涉及的任務(wù)分配、用戶激勵以及數(shù)據(jù)聚合等問題,構(gòu)建支撐“任務(wù)分配--用戶激勵--數(shù)據(jù)聚合”的感知任務(wù)全周期隱私保護保障理論。為實現(xiàn)個性化隱私保護,本文采用差分隱私技術(shù)對用戶的位置信息和感知數(shù)據(jù)等敏感信息進行個性化混淆,即用戶可以按需求選擇隱私預(yù)算并在本地對數(shù)據(jù)進行處理后上傳。（1）... 

【文章來源】：武漢大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1個性化隱私保護下的群智感知系統(tǒng)示意圖

紐約市和東京市的簽到記錄密度圖

紐約市和東京市的任務(wù)分布圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]群智感知激勵機制研究綜述[J]. 吳垚,曾菊儒,彭輝,陳紅,李翠平.  軟件學報. 2016(08)
[2]基于群智感知的城市噪聲檢測與時空規(guī)律分析[J]. 吳文樂,郭斌,於志文.  計算機輔助設(shè)計與圖形學學報. 2014(04)



本文編號：3086955