文献类型：期刊文章

作　　者：金鑫[1,2] 王涛春[1,2] 吕成梅[1,2] 王成田[1,2] 陈付龙[1,2] 赵传信[1,2]

JIN Xin;WAN Taochun;LYU Chengmei;WANG Chengtian;CHEN Fulong;ZHAO Chuanxin(School of Computer and Information,Anhui Normal University,Wuhu Anhui 241002,China;Anhui Provincial Key Laboratory of Network and Information Security(Anhui Normal University),Wuhu Anhui 241002,China)

机构地区：[1]安徽师范大学计算机与信息学院,安徽芜湖241002 [2]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

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61402014,61972439,61972438,61871412);安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目(KJ2019A1164);赛尔网络下一代互联网创新项目(NGII20170312);安徽师范大学博士启动项目(2018XJJ66)。

年　　份：2020

卷　　号：40

期　　号：11

起止页码：3249-3254

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：随着移动智能设备的普及,移动群智感知(MCS)得到广泛应用的同时面临着严重的隐私泄露问题。针对现有的移动群智感知中的原始数据隐私保护方案不能抵御共谋攻击,降低了感知数据可用性的情况,提出一种基于移动节点的数据隐私保护算法(DPPMN)。首先,使用DPPMN中的节点管理器建立在线节点列表并将其发送给源节点,源节点通过列表构建数据传输的匿名路径;然后,使用paillier加密方案加密数据;接着,将密文沿路径上传至应用服务器;最后,服务器解密密文得到所需的感知数据。在数据传输时使用加解密操作,确保了攻击者不能窃听感知数据的内容,且无法沿路径追溯数据的来源。DPPMN能保证应用服务器在不侵犯节点隐私的情况下访问原始数据。理论分析和实验结果表明,DPPMN在增加适当通信量的情况下,具有较高的数据安全性,可以在抵御共谋攻击的同时不影响数据的可用性。

关 键 词：移动群智感知  paillier加密  隐私保护 共谋攻击 原始数据  

分 类 号：TP391]