近年来,群智感知网络作为一种新型的感知模式,已成为当前的研究热点之一。在群智感知网络环境下,数据请求者可以通过任务的形式,将复杂的数据采集任务分发给众多的普通用户,让用户共同协作完成感知数据的采集工作。为了保护数据隐私及减少数据在传输过程的通信开销,安全数据聚合技术是目前最常用的方式之一。尽管目前已有很多方案对群感知网络环境下安全数据聚合技术进行了研究,但是对支持密文处理的数据聚合技术研究却很少。如果数据中心无法对密文数据进行处理,直接将收集的数据发给用户,这将给用户带来很大的计算负担,同时也没有充分利用数据中心的强大计算能力。因此,研究一种能够支持密文处理的数据聚合技术,具有重要的理论意义和应用价值。论文对群智感知网络环境下的数据聚合技术进行了研究,主要工作如下:基于Bresson等人的方案,结合拉格朗日插值定理,构造了一个支持密文比较的同态加密方案,并在偏离散对数和DDH在Z_N^*₂上的困难性假设下证明了提出的方案具有语义安全。与已有的同态加密方案相比,提出的方案能够在实现同态加密的同时,又支持密文比较,且具有较高的运算效率。基于提出的支持密文比较的同态加密方案,设计了一个群智感知网络环境下支持多种数据处理功能的数据聚合方案。提出的方案不仅实现了数据聚合,还能够对感知密文数据进行比较,从而实现对密文的多种处理,如密文排序、求最值、数据分段统计等。与已有的数据聚合方案相比,提出的方案大大提高了数据中心的计算利用率,同时减轻了数据请求者的计算压力。基于提出的支持多种数据处理功能的数据聚合技术方案,通过JAVA语言和Sokect套接字编程,设计和实现了一个仿真系统,验证了提出方案的正确性和可行性。