无线通讯和传感器技术的发展以及移动智能设备的普及,使得以设备为中心的无线传感网络转为以人为中心的移动群智感知。移动群智感知将感知任务以众包的方式外包给一群拥有智能设备的普通人,然后利用群体的智慧和优势进行数据收集与分析。移动群智感知任务周期包括任务创建与分配、任务执行和感知数据收集三个阶段。相比于传统的无线传感网络,移动群智感知具有组织形式更开放,感知内容更丰富、应用范围更广、扩展性更强、部署成本更低等优点。移动群智感知被视为物联网技术发展的关键一环,目前已广泛应用于智慧城市中的方方面面,如室内导航、交通状况分析、环境监测、服务推荐、群体行为和健康感知等。虽然移动群智感知具有广泛的应用前景,但移动群智感知的发展也面临诸多挑战,例如,如何为参与者提供合适的奖励以激励更多的参与者参与、如何保护群智感知系统中任务请求者和任务参与者的隐私、如何评估异构的群智感知数据的可靠性等。近年来,尽管有很多研究工作关注移动群智感知激励机制的设计、感知任务的分配以及数据可靠性评估,但目前的研究仍存在下列不足:(1)现有的移动群智感知任务分配方案不能在同时保护任务请求者和任务参与者隐私的情况下实现最短旅行距离的求解;(2)多数现有的移动群智感知激励机制未能很好地平衡奖励分发、数据可靠性评估以及隐私保护三者之间的矛盾与联系;(3)面对连续感知的群智感知任务,激励机制缺乏隐私和可靠性感知的实时奖励分发策略;(4)针对移动智能设备丰富的传感器类型收集的异构感知数据,数据可靠性评估方法难以用保护隐私的方式实现异构数据的可靠性评估。为解决上述问题与挑战,本文从移动群智感知任务周期的三个阶段进行了如下四个方面的探索:(1)在任务分配阶段,针对现有的隐私保护任务分配方案不能在双向隐私保护的情况下求解最短旅行距离的问题,提出双向隐私保护的移动群智感知任务分配方案(i TAM)。方案采用Paillier同态密码系统同时加密任务要求和参与者的配置信息以保护二者的隐私。为解决数据密态下的任务分配和距离计算问题,方案中设计了隐私保护的比较协议PCP和隐私保护的最小值求解协议PMIN。针对竞争型感知任务和合作型感知任务,方案提出单个参与者选择问题和多个参与者选择问题。无论感知任务需要k(k>1)个任务参与者还是仅需一个任务参与者,i TAM都可以在保护任务请求者和任务参与者隐私的情况下找到离任务位置最近的k(k≥1)个任务参与者。在真实数据集和合成的数据上的实验评估结果表明,提出的i TAM是可行且高效的并且一定可以求出最短旅行距离。(2)在任务执行阶段,针对现有的激励机制通常不能同时实现隐私保护和数据可靠性评估,提出保护隐私并支持数据质量感知的激励机制(PACE)。方案中提出并实现零知识的数据可靠性评估协议i ZKM,解决数据隐私保护同数据可靠性评估和激励机制之间的矛盾。此外,方案设计了以感知数据和可靠数据计算出的数据质心为输入的质量量化函数,并通过质量量化函数建立数据可靠性与激励机制的联系。方案还提出奖励预付机制来防止不诚实的任务请求者拒绝为任务参与者支付奖励。在真实的数据集上的实验评估结果表明提出的PACE是可行且高效的,并为收集高质量数据的参与者提供更多的奖励。(3)在任务执行阶段,虽然提出的PACE可以调和隐私保护、数据可靠性评估和奖励分发的矛盾与联系,但需要事先设定可靠性要求,并需要任务参与者与感知平台进行多次通讯才能完成数据可靠性评估。为降低任务参与者的计算和通讯开销并实现实时的奖励分发,提出连续感知任务隐私和可靠性感知的实时激励机制(PRICE)。PRICE设计了一种新的隐私保护真值发现协议Pri TD实现隐私保护的数据可靠性评估。不同于现有的隐私保护真值发现方案,设计的Pri TD仅需要一个服务器且不需要任务参与者与感知平台进行多轮通讯。PRICE中还首次提出采用两层真值发现机制解决单时间片故障导致的不公平激励问题。在真实的数据集和合成的数据上的实验结果表明,提出的PRICE可以有效的实现实时的奖励分发并能解决由单时间片故障引起的不公平激励问题。(4)在感知数据收集阶段,针对移动群智感知数据可靠性评估方案通常只支持单一数据类型,并难以实现隐私保护的数据可靠性评估,提出面向异构数据保护隐私的数据可靠性评估方法(Iron M)。Iron M提出将异构数据的可靠性评估转化为数据范围和相等性约束检验。为实现隐私保护的异构数据可靠性评估,Iron M提出隐私保护的范围匹配方案P~2RM,该方案可以同时实现数值型感知数据和文本感知数据的可靠性评估,此外,Iron M利用敏感哈希函数的单向性和可区分性实现隐私保护的多媒体感知数据可靠性评估。Iron M不需要任务参与者与感知平台进行多轮通讯和多个服务器来完成数据可靠性评估,能够同时保护任务参与者和任务请求者的隐私,并且可以防止感知平台的猜测攻击。在真实数据集上的实验评估结果表明,提出的Iron M可以对异构数据执行实时且隐私保护的可靠性评估。