Enabling Data Trustworthiness and User Privacy in Mobile Crowdsensing
Enabling Data Trustworthiness and User Privacy in Mobile Crowdsensing
复制标题
在移动群智感知中实现数据可信度和用户隐私
DOI：
10.1109/tnet.2019.2944984
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发表时间：
2019-10
影响因子：
3.7
通讯作者：
Dejun Yang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Haiqin Wu;Liangmin Wang;Guoliang Xue;Jian Tang;Dejun Yang
随处可见的移动设备以其丰富的传感器和先进的通信能力催生了移动人群感知系统。移动用户的多样性可靠性和感知模式的开放性引发了对数据可信性、用户隐私和激励提供的担忧。在现有的研究中，我们没有将这些问题作为孤立的模块来考虑，而是全面地捕捉了它们之间的冲突和内在关系。在本文中，我们提出了一种不需要可信第三方的可信和隐私感知移动众测的整体解决方案。具体地说，利用加密技术，我们设计了一系列协议，使良性用户能够在没有任何数据链接的情况下匿名请求任务、贡献数据和赚取奖励。同时，将匿名信任/信誉模型无缝集成到方案中，为公平激励设计提供了参考，并为检测降低数据可信度的恶意用户提供了证据。特别是，我们首先提出了限制发布的假名数量的想法，以有效地解决匿名性滥用问题。安全性分析表明，该方案具有较强的安全性，对可能的合谋攻击具有较强的抗攻击能力。大量的仿真结果表明了该方案的有效性和实用性。
Ubiquitous mobile devices with rich sensors and advanced communication capabilities have given rise to mobile crowdsensing systems. The diverse reliabilities of mobile users and the openness of sensing paradigms raise concerns for data trustworthiness, user privacy, and incentive provision. Instead of considering these issues as isolated modules in most existing researches, we comprehensively capture both conflict and inner-relationship among them. In this paper, we propose a holistic solution for trustworthy and privacy-aware mobile crowdsensing with no need of a trusted third party. Specifically, leveraging cryptographic technologies, we devise a series of protocols to enable benign users to request tasks, contribute their data, and earn rewards anonymously without any data linkability. Meanwhile, an anonymous trust/reputation model is seamlessly integrated into our scheme, which acts as reference for our fair incentive design, and provides evidence to detect malicious users who degrade the data trustworthiness. Particularly, we first propose the idea of limiting the number of issued pseudonyms which serves to efficiently tackle the anonymity abuse issue. Security analysis demonstrates that our proposed scheme achieves stronger security with resilience against possible collusion attacks. Extensive simulations are presented which demonstrate the efficiency and practicality of our scheme.
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影响因子：
8.1
作者：
Ma, Lichuan;Liu, Xuefeng;Xiang, Yong
通讯作者：
Xiang, Yong
影响因子：
4.8
作者：
David Förster;F. Kargl;Hans Löhr
通讯作者：
David Förster;F. Kargl;Hans Löhr
DOI：
10.1109/lcn.2012.6423585
发表时间：
2012-10
期刊：
37th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks
影响因子：
--
作者：
Kuan Lun Huang;S. Kanhere;Wen Hu
通讯作者：
Kuan Lun Huang;S. Kanhere;Wen Hu
影响因子：
7.9
作者：
Wang, Zhibo;Hu, Jiahui;Qi, Hairong
通讯作者：
Qi, Hairong
使用不受信任的服务器发布保护隐私的众包统计数据
影响因子：
7.9
作者：
Wang, Zhibo;Pang, Xiaoyi;Qi, Hairong
通讯作者：
Qi, Hairong