【摘 要】
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车联网群智感知利用车辆感知环境、采集数据并提供信息服务,在智能交通和智慧城市建设中发挥着重要作用。其中激励机制作为提升感知任务参与度和完成质量的有效手段,已成为车联网群智感知研究中的一个重要方向。现有应用于车联网场景的激励机制大多基于可信第三方,存在单点故障和易引发合谋攻击的缺点。可信方的参与还会造成车辆隐私信息在感知任务的不同阶段遭到泄露,如在身份认证、声誉更新或奖励发放时。已有分布式激励机制虽
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车联网群智感知利用车辆感知环境、采集数据并提供信息服务,在智能交通和智慧城市建设中发挥着重要作用。其中激励机制作为提升感知任务参与度和完成质量的有效手段,已成为车联网群智感知研究中的一个重要方向。现有应用于车联网场景的激励机制大多基于可信第三方,存在单点故障和易引发合谋攻击的缺点。可信方的参与还会造成车辆隐私信息在感知任务的不同阶段遭到泄露,如在身份认证、声誉更新或奖励发放时。已有分布式激励机制虽然部分解决了单点故障和合谋攻击问题,但在隐私保护方面仍然存在缺陷,如:隐私保护方案需要第三方参与、隐私算法消耗大、不能抵抗Sybil攻击等。此外,奖励计算和声誉更新的公平性问题也是影响激励机制的关键因素。一些激励机制在不考虑数据质量或仅考虑单一影响因素的前提下计算奖励并更新声誉,使得不诚实车辆即使提交了低质量数据仍能获得奖励并不降低其声誉值,造成诚实车辆参与任务的意愿降低,并使任务发布者利益受损。因此,本文针对车联网群智感知激励机制存在的隐私泄露和公平性问题展开研究。本文在车联网群智感知场景下,结合区块链智能合约、拍卖理论、评级反馈和密码学技术,提出了具有隐私保护特性的分布式激励机制和公平声誉管理方案。所提激励机制通过调用区块链智能合约完成激励算法解决了集中式系统存在的安全问题。采用基于零知识证明的匿名证书方案保证车辆身份的匿名性,同时利用Pedersen承诺方案隐藏车辆竞价。而基于数据的准确性和时效性量化数据质量,保证了激励机制奖励计算的公平性。所提公平声誉管理方案使用签名大小固定的可追踪环签名方案,实现对诚实车辆的隐私保护和行为不当车辆的惩罚。采用基于数据真实性和时效性计算数据质量量化方案,保证了声誉计算的公平性。此外使用简洁非交互式零知识证明zk-SNARK方案,实现了车辆匿名合法声誉值更新。安全性分析和实验结果表明本文提出的激励机制和声誉管理方案是可行、有效的。
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