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属性感知的MCS任务分配与隐私保护协同机制 被引量:1
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作者 杨鹏 吴其明 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期38-48,共11页
针对移动群智感知网络中感知的任务分配以及保护感知用户的隐私信息问题,提出了一种基于用户属性感知的任务分配与隐私保护协同机制。首先,根据感知用户固有属性以及历史任务参与记录,挖掘用户对任务的不同倾向、意愿和访问等来量化出... 针对移动群智感知网络中感知的任务分配以及保护感知用户的隐私信息问题,提出了一种基于用户属性感知的任务分配与隐私保护协同机制。首先,根据感知用户固有属性以及历史任务参与记录,挖掘用户对任务的不同倾向、意愿和访问等来量化出用户的静态属性和社会属性;然后,将用户属性作为输入,使用BP神经网络对用户服务能力进行分析,实现任务与用户的优化分配;最后,感知用户生成假名参与感知任务,结合环签名对用户属性生成随机数进行属性加密,确保感知用户在隐私安全的前提下,提升平台感知数据的准确程度。仿真实验结果表明,文中所提出的策略能够有效地选择出感知用户,验证了用户上传数据的可用性,保护了用户的身份安全。 展开更多
关键词 群智感知 任务分配 隐私保护 属性签名
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