群智感知激励机制研究综述

近年来,作为一种新的感知环境、收集数据和提供信息服务的模式,群智感知逐渐成为当前的研究热点之一.激励机制是群智感知研究中的一个重要问题,即通过设计合理的激励方式来激励足够多的参与者参与感知任务,并提供高质可靠的感知数据.对近年来在群智感知激励机制方面的研究工作进行综述,首先概述群智感知和群智感知激励机制;然后从关键技术入手,介绍4类主要激励方式和6类核心研究问题;最后,对现有工作进行对比分析,总结研究挑战,并指出未来发展方向,为相关研究人员提供有价值的参考.

参与式感知隐私保护技术

移动智能终端正在成为人们日常生活的核心通信设备,参与式感知的隐私保护技术已成为研究热点.研究和解决数据以及位置隐私保护问题对参与式感知的大规模安全使用具有重要意义,然而参与式感知的特征使得隐私保护技术面临诸多挑战.该文对参与式感知隐私保护现有的研究成果进行了综述,首先介绍了参与式感知的基本应用和攻击模型,然后按照基于分组统计、第三方验证、K-匿名、数字加密4种策略对现有成果进行了分类,阐述了代表性的隐私保护技术,接着分析和比较了各技术的性能并总结了各技术的主要优缺点,最后提出了未来的研究方向.

面向双层传感网的隐私保护k-NN查询处理协议

无线传感器网络作为物联网感知层的核心组成部分,具有广阔的应用前景.然而,隐私泄露问题严重阻碍了传感器网络的发展.目前,传感器网络隐私保护技术已成为研究热点,其中隐私保护κ-NN(κ-Nearest Neighbor)查询协议是富有挑战性的问题.文中提出了面向双层传感器网络的高效的隐私保护κ-NN查询协议.首先,为提升查询效率,基于定向存储策略给出了适用于双层传感网的κ-NN查询架构.其次,针对管理节点俘获攻击,提出了一种新颖的隐私保护数据编码机制,通过为真实数据附加编码的方式,保证在不泄露数据隐私的同时精确地完成查询处理.再次,针对节点共谋攻击,设计了基于代理节点的单向数据隐藏机制,通过破坏普通节点与管理节点间数据的关联性实现抵御共谋攻击的目标.理论分析和仿真实验验证了协议的安全性和有效性.