移動(dòng)群智感知(Mobile Crowd Sensing,MCS)以用戶攜帶的移動(dòng)終端設(shè)備為感知個(gè)體,依靠數(shù)量眾多的用戶形成一種新型的感知網(wǎng)絡(luò),從而完成許多需要大規(guī)模用戶的復(fù)雜感知任務(wù)。這些攜帶各種智能傳感器的感知用戶將收集到的感知數(shù)據(jù)上傳到感知平臺(tái)中,平臺(tái)結(jié)合數(shù)據(jù)分析和挖掘等技術(shù)提取有利價(jià)值。盡管群智感知依靠數(shù)量眾多的用戶以快速、簡便且經(jīng)濟(jì)高效的方式收集大量的數(shù)據(jù)來解決大規(guī)模的社會(huì)問題,但是用戶在任務(wù)分配與數(shù)據(jù)報(bào)告過程中,個(gè)人信息容易遭受攻擊。如果沒有適當(dāng)?shù)碾[私保護(hù)機(jī)制,許多用戶將不愿意參與數(shù)據(jù)收集過程。因此,設(shè)計(jì)有效的隱私保護(hù)機(jī)制十分重要。首先,本文介紹了群智感知網(wǎng)絡(luò)的研究背景和系統(tǒng)架構(gòu),對(duì)群智感知網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)以及研究熱點(diǎn)進(jìn)行概述,分析了群智感知網(wǎng)絡(luò)中隱私保護(hù)的特點(diǎn),詳細(xì)地討論了任務(wù)分配和數(shù)據(jù)報(bào)告過程中的隱私保護(hù)問題面臨的挑戰(zhàn),并介紹了典型的群智感知隱私保護(hù)方法。其次,本文針對(duì)群智感知網(wǎng)絡(luò)中任務(wù)匹配以及用戶的隱私保護(hù)問題,提出了一種基于用戶屬性感知的任務(wù)分配與隱私保護(hù)協(xié)同機(jī)制。首先,根據(jù)感知用戶固有屬性以及歷史任務(wù)參與記錄,挖掘用戶對(duì)任務(wù)的不同偏好、意愿和訪問等來預(yù)測(cè)出用戶的靜態(tài)屬性和...

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 群智感知概述
        1.1.1 群智感知的系統(tǒng)架構(gòu)
        1.1.2 群智感知的特點(diǎn)
        1.1.3 群智感知的研究熱點(diǎn)
    1.2 本文研究內(nèi)容
    1.3 本文結(jié)構(gòu)安排
第2章 群智感知中的隱私保護(hù)
    2.1 群智感知中的攻擊問題
    2.2 群智感知中的隱私保護(hù)
    2.3 本章小結(jié)
第3章 用戶屬性感知的隱私保護(hù)機(jī)制
    3.1 研究背景
    3.2 系統(tǒng)和攻擊模型
    3.3 基于用戶屬性的動(dòng)態(tài)評(píng)估
        3.3.1 靜態(tài)屬性度量
        3.3.2 社會(huì)屬性度量
        3.3.3 用戶任務(wù)分配
    3.4 基于用戶屬性的隱私保護(hù)
        3.4.1 匿名參加任務(wù)
        3.4.2 屬性簽密算法
        3.4.3 性能分析
    3.5 數(shù)值分析
        3.5.1 任務(wù)分配對(duì)系統(tǒng)性能的影響
        3.5.2 用戶數(shù)目對(duì)系統(tǒng)性能的影響
        3.5.3 隱私保護(hù)對(duì)系統(tǒng)性能的影響
    3.6 本章小結(jié)
第4章 任務(wù)屬性評(píng)估的隱私保護(hù)機(jī)制
    4.1 研究背景
    4.2 系統(tǒng)模型
    4.3 基于任務(wù)屬性的動(dòng)態(tài)評(píng)估
        4.3.1 任務(wù)屬性描述
        4.3.2 用戶任務(wù)屬性
    4.4 基于任務(wù)屬性的安全匹配
        4.4.1 任務(wù)屬性的用戶分組
        4.4.2 用戶任務(wù)屬性的安全選擇
        4.4.3 安全性分析
    4.5 數(shù)值分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 結(jié)束語
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果



本文編號(hào)：3949655