(安徽师范大学计算机与信息学院 安徽芜湖 241002) (网络与信息安全安徽省重点实验室(安徽师范大学) 安徽芜湖 241002) (wangtc@nuaa.edu.cn)
出版日期: 2020-11-01基金资助:国家自然科学基金项目(61402014,61972439,61972438,61871412)；赛尔网络下一代互联网创新项目(NGII20170312)；安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目(KJ2019A1164)；安徽师范大学博士启动项目(2018XJJ66)；安徽师范大学创新项目(2018XJJ114)Privacy Preservation Method of Data Aggregation in Mobile Crowd Sensing
Wang Taochun, Jin Xin, Lü Chengmei, Chen Fulong, Zhao Chuanxin(School of Computer and Information, Anhui Normal University, Wuhu, Anhui 241002) (Anhui Provincial Key Laboratory of Network and Information Security(Anhui Normal University), Wuhu, Anhui 241002)
Online: 2020-11-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61402014, 61972439, 61972438, 61871412), the CERNET Next Generation Internet Creative Project of China (NGII20170312), the Key Program of Universities Natural Science Research of the Anhui Provincial Department of Education (KJ2019A1164), the Anhui Normal University PhD Startup Fund (2018XJJ66), and the Anhui Normal University Innovation Fund (2018XJJ114).摘要/Abstract
摘要： 随着移动智能设备的普及，群智感知得到广泛应用，也面临严重的隐私泄露问题.现有隐私保护方案一般假设第三方服务平台是可信的，而这种假设对应用场景要求较高.基于此，提出了群智感知中一种新的数据融合隐私保护算法ECPPDA(privacy preservation data aggregation algorithm based on elliptic curve cryptography).服务器将参与者随机划分成g个簇，并形成簇公钥.簇内节点通过簇公钥加密数据并融合得到簇融合结果数据.服务器通过与簇内成员协同合作得到融合结果原文，由于服务器接收到的是融合密文且密文解密需要簇内所有节点共同协作，因此服务器不能得到单个参与者的数据.此外，通过服务器对簇公钥的更新，能够方便参与者动态加入或失效.实验结果显示ECPPDA具有高安全性、低消耗、低通信、高精度的特点.
参考文献
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