文献类型：期刊文章

作　　者：龙浩[1,2] 张书奎[1,3] 张力[1,3]

LONG Hao;ZHANG Shu-kui;ZHANG Li(School of Computer Science and Technology,Soochow University,Suzhou 215006,China;School of Information and Electrical Engineering,Xuzhou College of Industrial Technology,Xuzhou 221002,China;Jiangsu Province Support Software Engineering R&D Center for Modern Information Technology Application in Enterprise,Suzhou 215104,China)

机构地区：[1]苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006 [2]徐州工业职业技术学院信息与电气工程学院,江苏徐州221002 [3]江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心,江苏苏州215104

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：国家自然科学基金项目(61201212);江苏省高等学校自然科学研究面上基金项目(19KJB520061);徐州市应用基础研究计划基金项目(KC17074);苏州市融合通信重点实验室基金项目(SKLCC2013XX);江苏省青蓝工程人才培养计划基金项目(102508999008);江苏省“六大人才高峰”基金项目(2014-WLW-010);苏州市重点产业技术创新前瞻性应用研究基金项目(SYG201730)。

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：12

起止页码：3346-3352

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为解决多源数据的融合问题,保证融合数据的隐私安全,提出一种群智感知网络中基于隐私保护的数据融合方法。用户使用密钥签署其感知数据,通过差分隐私为数据添加噪声,云服务器采用BGN加密系统和Shamir秘密共享相结合的方式,将加密受干扰的数据进行融合发送给感知平台。安全与隐私分析结果表明,该方法能够抵抗来自云服务器和恶意用户的差分攻击,保证用户和云服务器的茫然性安全;性能评估表明,该方法能够高效计算、通信和存储开销。

关 键 词：群智感知  数据融合 隐私保护,激励措施  差分隐私  

分 类 号：TP393]