【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字信息的传输，具体涉及一种基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法。
技术介绍
1、群智感知源于参与式感知的概念，涉及移动社交网络和智能移动设备，通过这些设备可以显式或隐式地从用户处收集数据。以往的群智感知系统主要使用移动设备(如智能手机)来感知和分享其周围的信息。然而，移动设备有限的感知覆盖范围和受限的资源极大地限制了其感知规模和持续时间。在车联网场景中，由于车辆上的智能感知设备越来越多，以及车辆高速的移动可以快速覆盖更大的区域，车辆相对于智能手机在群智感知方面具有明显的优势。车辆群智感知可以提供一种灵活、省时和节约成本的方式来执行群智感知任务。
2、车辆群智感知提供了一种简单的任务完成方式，但是在实际中，车辆的能力和工作质量存在较大差异。有些车辆认真地感知数据，而另一些车辆可能会编造数据或篡改数据，因为他们的目标是快速回答任务以获得更多的钱。为了解决这个问题，群智感知平台可以采用冗余策略，将相同的任务分配给不同的车辆来完成，然后将这些车辆感知的数据进行整合，得到每个感知任务的真实数据。
3、但是这面临着噪音或冲突数据的问题。真值发现是为了解决多源噪音数据中存在的冲突而产生的一种数据挖掘范式，它可以从多个冲突数据中挖掘出准确的结果，即真值。解决冲突的直观方法是取分类型数据的多数作为真值。然而，多数投票假设所有的车辆都是同样可靠的，这在某些情况下可能不成立。为了保证结果的权威性，结果必须更接近可靠车辆提供的信息。显而易见，车辆的可靠性对于真值发现是非常重要的。然而，由于群智感知
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，减少真值计算的复杂度，提升真值的准确性。
2、为实现上述技术目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，包括：
4、声誉中心基于车辆的信任度选取参与群智感知任务的车辆；
5、参与任务的车辆对其感知数据和差分噪声分别进行同态加密后，并将得到的感知数据密文和差分噪声密文上传至边缘服务器；所述差分噪声通过对感知数据采用差分隐私机制得到；
6、边缘服务器对各车辆的感知数据密文、差分噪声密文以及数据请求者上传的噪声密文进行处理得到加噪感知数据密文，并发送给声誉中心解密得到加噪感知数据，而后发送给云服务器；
7、云服务器基于各车辆加噪感知数据初始化真值，并根据各车辆加噪感知数据与当前真值的距离迭代更新各车辆权重和真值；云服务器将最终迭代得到的权重发送给声誉中心；
8、声誉中心根据所有车辆的权重调整各车辆的信任度，以及基于调整后的信任度更新各车辆的权重；声誉中心将更新后的各车辆权重进行同态加密并发送给边缘服务器；
9、边缘服务器向各车辆的感知数据密文和权重密文添加扰动，然后由声誉中心加解密和感知数据与权重融合处理，再由边缘服务器取消扰动以及对所有车辆进行聚合处理，最终将得到的加权感知数据密文发送给声誉中心；
10、声誉中心对加权感知数据密文解密得到明文，并基于所有车辆的权重和还原得到安全真值。
11、进一步的，在选取参与任务的车辆时，对申请做任务的所有车辆，声誉中心采用如下方法初始化各车辆的信任度：将已知可信车辆的初始信任度设置为1，其余未知车辆的初始信任度设置为0.5；然后从申请做任务的所有车辆中，选择初始信任度高的n个车辆参与群智感知任务。
12、进一步的，边缘服务器对各车辆的感知数据密文、差分噪声密文以及数据请求者上传的噪声密文进行处理得到加噪感知数据密文表示为：
13、
14、式中，为车辆vi执行群智感知任务m得到的感知数据，epk( )代表使用公钥pk进行加密运算，为车辆vi对其感知数据进行同态加密得到的感知数据密文；ci为车辆vi提供的差分噪声，epk(ci)为车辆vi对其差分噪声ci进行同态加密得到的噪声密文；s为数据请求者提供的噪声，epk(s)为数据请求者对噪声s进行同态加密得到的噪声密文；为车辆vi执行群智感知任务m的加噪感知数据，待由声誉中心对解密得到。
15、进一步的，云服务器基于各车辆加噪感知数据初始化真值，具体采用平均值初始化真值：
16、
17、式中，为声誉中心解密得到的加噪感知数据，具体为车辆vi执行群智感知任务m的加噪感知数据；n为参与群智感知任务的车辆数量，xm为真值；
18、根据各车辆加噪感知数据与当前真值的距离迭代更新各车辆权重，具体为：
19、
20、式中，wi为车辆vi的权重；表示和xm的欧几里得距离；
21、根据各车辆的当前权重和加噪感知数据更新真值，具体为：
22、
23、返回重复上述各车辆权重更新和真值更新，直到最近两次更新得到的真值之差小于阈值。
24、进一步的，声誉中心根据所有车辆的权重调整各车辆的信任度，具体为：
25、进一步的，声誉中心根据所有车辆的权重调整各车辆的信任度，具体为：
26、取所有参与群智感知任务的车辆中的任意一个已知可信车辆vr，以其权重作为标准权重，调整各车辆vi的信任度ti：
27、
28、其中，表示车辆vi的权重wi和标准权重的距离；wi与越相近，越小；θ为信任度变化的幅度；ξ表示距离阈值；
29、基于调整后的信任度更新各车辆的权重，具体为：
30、wi＝witi。
31、进一步的，边缘服务器向各车辆的感知数据密文和权重密文添加扰动，表示为：
32、
33、式中，和为边缘服务器随机生成的扰动数据，epk()代表使用公钥pk进行加密运算，为车辆vi执行群智感知任务tm得到的感知数据，为感知数据密文；wi为车辆vi的权重，epk(wi)为车辆vi的权重密文；和分别为车辆vi扰动后的感知数据密文和权重密文。
34、进一步的，所述由声誉中心加解密和感知数据与权重融合处理，具体包括：
35、(1)使用私钥对车辆vi扰动后的感知数据密文和权重密文进行解密，分别得到扰动后的感知数据和权重
36、(2)将各车辆扰动后的感知数据和权重先做乘法运算，再对乘积使用公钥加密，得到扰动的加权数据密文
37、进一步的，所述由边缘服务器取消扰动以及对所有车辆进行聚合处理，具体包括：
38、(1)根据已知扰动数据和通过paillier加法同态加密算法对各车辆扰动的加权数据密文取消扰动，得到加权的感知数据密文即：
39、
40、(2)聚合所有n个车辆的加权感知数据密文：
41、
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【技术保护点】
1.一种基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，其特征在于，在选取参与任务的车辆时，对申请做任务的所有车辆，声誉中心采用如下方法初始化各车辆的信任度：将已知可信车辆的初始信任度设置为1，其余未知车辆的初始信任度设置为0.5；然后从申请做任务的所有车辆中，选择初始信任度高的N个车辆参与群智感知任务。
3.根据权利要求1所述的基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，其特征在于，边缘服务器对各车辆的感知数据密文、差分噪声密文以及数据请求者上传的噪声密文进行处理得到加噪感知数据密文表示为：
4.根据权利要求1所述的基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，其特征在于，云服务器基于各车辆加噪感知数据初始化真值，具体采用平均值初始化真值：
5.根据权利要求1所述的基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，其特征在于，声誉中心根据所有车辆的权重调整各车辆的信任度，具体为：
6.根据权利要
7.根据权利要求6所述的基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，其特征在于，所述由声誉中心加解密和感知数据与权重融合处理，具体包括：
8.根据权利要求7所述的基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，其特征在于，所述由边缘服务器取消扰动以及对所有车辆进行聚合处理，具体包括：
9.根据权利要求8所述的基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，其特征在于，声誉中心使用私钥sk对聚合得到的加权感知数据密文进行解密得到明文D，最终根据所有车辆的权重和计算得到真值表示为：
10.一种基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现系统，其特征在于，包括：数据请求终端、车辆、边缘服务器、云服务器和声誉中心；
...【技术特征摘要】
1.一种基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，其特征在于，在选取参与任务的车辆时，对申请做任务的所有车辆，声誉中心采用如下方法初始化各车辆的信任度：将已知可信车辆的初始信任度设置为1，其余未知车辆的初始信任度设置为0.5；然后从申请做任务的所有车辆中，选择初始信任度高的n个车辆参与群智感知任务。
3.根据权利要求1所述的基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，其特征在于，边缘服务器对各车辆的感知数据密文、差分噪声密文以及数据请求者上传的噪声密文进行处理得到加噪感知数据密文表示为：
4.根据权利要求1所述的基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，其特征在于，云服务器基于各车辆加噪感知数据初始化真值，具体采用平均值初始化真值：
5.根据权利要求1所述的基于同态加密和差分隐私的车辆群智感知安全真值发现方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱小玉，谭康，张安琪，邓桦，刘语欣，黎梨苗，李婷，
申请(专利权)人：长沙学院，
类型：发明
国别省市：
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