【摘要】：隨著科技的飛速發(fā)展,各種智能設(shè)備集成了種類繁多、功能強(qiáng)大的傳感器,使得群智感知網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。由于群智感知網(wǎng)絡(luò)是“以人為中心”的網(wǎng)絡(luò),采集的感知數(shù)據(jù)隱藏著用戶大量的敏感信息,一旦信息泄露,既嚴(yán)重危害用戶的隱私安全,也不利于群智感知網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步發(fā)展。因此,在采集感知數(shù)據(jù)的過(guò)程中如何保護(hù)用戶的隱私,在融合傳輸?shù)倪^(guò)程中如何保證數(shù)據(jù)的安全和完整,成為近幾年的研究重點(diǎn)。本文在前人的基礎(chǔ)上開(kāi)展進(jìn)一步研究,主要內(nèi)容如下:現(xiàn)有隱私保護(hù)算法對(duì)所有用戶在所有位置都采用相同級(jí)別的隱私保護(hù)策略,一些不敏感的位置被保護(hù)過(guò)度,導(dǎo)致感知數(shù)據(jù)的精度較低;一些較敏感的位置保護(hù)不足,造成用戶的隱私泄露。針對(duì)此問(wèn)題,提出了一種滿足用戶個(gè)性化隱私安全需求的位置隱私保護(hù)算法。首先,根據(jù)用戶的歷史移動(dòng)軌跡,挖掘用戶對(duì)不同位置的訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、訪問(wèn)頻率和訪問(wèn)的規(guī)律性來(lái)預(yù)測(cè)位置對(duì)用戶的社會(huì)屬性;然后,結(jié)合位置的自然屬性,預(yù)測(cè)用戶-位置的敏感等級(jí);最后,結(jié)合用戶在不同的位置有不同的隱私安全需求的特點(diǎn),設(shè)置動(dòng)態(tài)的隱私判定方案,在每個(gè)位置選敏感度低的用戶參與感知任務(wù)。仿真結(jié)果表明,該算法在提高隱私保護(hù)水平的同時(shí)還提高了感知數(shù)據(jù)的精度。感知數(shù)據(jù)在融合傳輸過(guò)程中有很大的泄露風(fēng)險(xiǎn),現(xiàn)有的隱私保護(hù)方法大都注重?cái)?shù)據(jù)的私密性,而忽略了數(shù)據(jù)的完整性;兼顧數(shù)據(jù)私密性和完整性的隱私保護(hù)方案通信量較大,保護(hù)強(qiáng)度也有待改進(jìn),嚴(yán)重影響了群智感知網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際中的應(yīng)用。針對(duì)此問(wèn)題,提出了一種基于分布式壓縮感知和散列函數(shù)的數(shù)據(jù)融合隱私保護(hù)算法,采用分布式壓縮感知方法對(duì)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏觀測(cè),去除冗余數(shù)據(jù);再利用單向散列函數(shù)求取感知數(shù)據(jù)觀測(cè)值的hash值,將其和不受限制的偽裝數(shù)據(jù)一起填充到真實(shí)感知數(shù)據(jù)中,達(dá)到隱藏真實(shí)感知數(shù)據(jù)的目的;最終匯聚節(jié)點(diǎn)提取出偽裝數(shù)據(jù)之后,再次求取感知數(shù)據(jù)的hash值,驗(yàn)證數(shù)據(jù)的完整性。仿真結(jié)果表明該算法兼顧了數(shù)據(jù)私密性和完整性,同時(shí)大大減少了通信開(kāi)銷,在實(shí)際應(yīng)用中具有很強(qiáng)的適用性和可擴(kuò)展性。
【圖文】：

景與意義的發(fā)展和人民生活水平的提高，各種智能手機(jī)、平板電端已經(jīng)非常普及。這些智能設(shè)備集成了大量的傳感器，如加速度傳感器、攝像頭等，能夠采集各種感知數(shù)據(jù)。同儲(chǔ)和通信能力也越來(lái)越強(qiáng)，它們不僅可以作為感知人及”節(jié)點(diǎn)，也可以作為其他缺乏計(jì)算、存儲(chǔ)和通信能力的界連接的橋梁[1]。網(wǎng)絡(luò)是指人們利用自己的各種智能終端設(shè)備形成參與式將感知任務(wù)分發(fā)給參與者，感知用戶收集相關(guān)的感知數(shù)而幫助專業(yè)人員或公眾完成數(shù)據(jù)的收集、信息的分析和的基本架構(gòu)圖如圖 1.1 所示。

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 3 章 群智感知網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化位置隱私保護(hù)算法選擇在這個(gè)位置的敏感度更低的用戶去參與感知；一個(gè)用戶在不同的位置有不同的敏感性，盡量避開(kāi)敏感、包含自己隱私信息較多的位置，而選擇一些敏感性較低的位置貢獻(xiàn)感知資源。LPPA-PSRDU 算法的流程圖如圖 3.1 所示：
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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本文編號(hào)：2665204