針對(duì)現(xiàn)有群智感知平臺(tái)在數(shù)據(jù)和酬金交付過程中存在的安全風(fēng)險(xiǎn)和隱私泄露問題,該文提出一種基于Tangle網(wǎng)絡(luò)的分布式群智感知數(shù)據(jù)安全交付模型。首先,在數(shù)據(jù)感知階段,調(diào)用局部異常因子檢測(cè)算法剔除異常數(shù)據(jù),聚類獲取感知數(shù)據(jù)并確定可信參與者節(jié)點(diǎn)。然后,在交易寫入階段,使用馬爾科夫蒙特卡洛算法選擇交易并驗(yàn)證其合法性,通過注冊(cè)認(rèn)證中心登記完成匿名身份數(shù)據(jù)上傳,并將交易同步寫入分布式賬本。最后,結(jié)合Tangle網(wǎng)絡(luò)的累計(jì)權(quán)重共識(shí)機(jī)制,當(dāng)交易安全性達(dá)到閾值時(shí),任務(wù)發(fā)布者可進(jìn)行數(shù)據(jù)和酬金的安全交付。仿真試驗(yàn)表明,在模型保護(hù)用戶隱私的同時(shí),增強(qiáng)了數(shù)據(jù)和酬金的安全交付能力,相比現(xiàn)有感知平臺(tái)降低了時(shí)間復(fù)雜度和任務(wù)發(fā)布成本。 

【文章來源】：電子與信息學(xué)報(bào). 2020,42(04)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

Tangle網(wǎng)絡(luò)交易結(jié)構(gòu)

交易結(jié)構(gòu)

接收，發(fā)布，調(diào)用LOF算法拋棄離群點(diǎn)等。客戶端完成節(jié)點(diǎn)生成、操作鄰居節(jié)點(diǎn)、端點(diǎn)選擇、匿名身份檢查、交易沖突檢查、交易發(fā)布。5.1安全性分析(1)防雙花攻擊考慮節(jié)點(diǎn)使用MCMC算法進(jìn)行交易選擇之后，會(huì)對(duì)其進(jìn)行雙花檢查，檢查過程為追溯所有交易歷史，查看該交易的address字段和tag是否重復(fù)，若重復(fù)則為雙花。此時(shí)，節(jié)點(diǎn)會(huì)執(zhí)行MCMC算法M次，對(duì)重復(fù)的每筆交易算置信度C，查看交易被間接選擇進(jìn)行驗(yàn)證的次數(shù)L，節(jié)點(diǎn)會(huì)選擇置信度高的交易進(jìn)行驗(yàn)證。C=LM×100%(4)圖3交易結(jié)構(gòu)圖4身份匿名過程表2算法2：基于MCMC的端點(diǎn)選擇算法輸入：馬爾可夫鏈狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣Q，平穩(wěn)分布π(x)，最大轉(zhuǎn)移次數(shù)n1，選定時(shí)間間隔[W,2W]及該間隔下的樣本個(gè)數(shù)n2(此時(shí)的樣本個(gè)數(shù)為新到的交易所觀察到的交易數(shù)目)。輸出：兩個(gè)最先走到Tip的粒子為新交易將驗(yàn)證的端點(diǎn)。fort=0ton1+n2–1:(1)初始化馬爾可夫鏈X0=x0;(2)獨(dú)立的在該選定的間隔中隨機(jī)放入N個(gè)粒子定義為“Walker”；Pxy=ea(HxHy)∑z:x←zea(HxHz)(3)(3)每個(gè)粒子根據(jù)定義的轉(zhuǎn)移概率P隨機(jī)的選出一條路徑，向著Tip的方向進(jìn)行游走。其中轉(zhuǎn)移概率定義為：a>0HxHyXt=xtyt+1=xtp(x|xt)π(x)=(xn1,xn1+1,···,xn1+n21)其中，，為自定義參數(shù)，和為交易x和交易y的累計(jì)權(quán)重，轉(zhuǎn)移后第t個(gè)時(shí)刻的馬爾可夫鏈狀態(tài)為，下一個(gè)交易可能的狀態(tài)為，此時(shí)。968電子與信息學(xué)報(bào)第42卷

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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