公开(公告)号：CN115150069A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210660173.0

申请日：2022-06-13

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 张明武 ,  陈世进 ,  杨佳

IPC: H04L9/08 ,  H04L9/40 ,  H04L9/00

Abstract: 本发明公开了一种群智感知中基于高斯分布过滤的安全数据采集方法及系统，包括任务请求者TR、群智感知平台CS以及N个数据采集者DU；TR构造感知任务并发送给CS；CS负责将感知任务分配给DU；DU在接收到任务后收集数据并将数据密文发送给CS；CS在接收到DU的密文后与TP执行安全过滤协议以过滤密文数据并返回给TR；最后，CS判断用户提交的数据质量并给与奖励。本发明能确保群智感知系统中安全数据采集与过滤，基于高斯分布的数据质量来激励DU上传更准确的数据。DU采集的数据只会分享给支付其奖励的TP，DU的过滤阈值不会泄露给CS，同时在支付准确的奖励之前TP无法获得任何有效信息。因此，本发明具有很高的隐私保护安全性以及通信和存储效率。

公开(公告)号：CN115174033B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202210666840.6

申请日：2022-06-13

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 张明武 ,  陈世进 ,  杨佳

IPC: H04L9/00 ,  H04L9/40 ,  H04W12/122

Abstract: 本发明公开了一种移动群智感知中抗感知平台和用户共谋攻击的方法及系统，参与者包括一组请求者、一个感知平台CSP和一群客户端设备；假设有K个客户端设备，用Pi表示第i个客户端设备。请求者会控制自己的设备去和CSP交互训练以得到一个良好的机器学习模型。感知平台CSP生成系统参数并且选择合适的客户端设备来进行联邦学习，还要负责将训练完成后的联邦学习全局模型安全地发放给请求者。客户端设备Pi负责将自己的局部模型参数安全地上传给感知平台CSP以进行模型训练。本发明不仅能保护移动群智感知中客户端的原始数据隐私免受外部敌手攻击，同时还能够抵抗客户端和服务器一同发起共谋攻击，使得他们无法得到其他客户端的隐私数据。

公开(公告)号：CN115150069B

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202210660173.0

申请日：2022-06-13

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 张明武 ,  陈世进 ,  杨佳

IPC: H04L9/08 ,  H04L9/40 ,  H04L9/00

Abstract: 本发明公开了一种群智感知中基于高斯分布过滤的安全数据采集方法及系统，包括任务请求者TR、群智感知平台CS以及N个数据采集者DU；TR构造感知任务并发送给CS；CS负责将感知任务分配给DU；DU在接收到任务后收集数据并将数据密文发送给CS；CS在接收到DU的密文后与TP执行安全过滤协议以过滤密文数据并返回给TR；最后，CS判断用户提交的数据质量并给与奖励。本发明能确保群智感知系统中安全数据采集与过滤，基于高斯分布的数据质量来激励DU上传更准确的数据。DU采集的数据只会分享给支付其奖励的TP，DU的过滤阈值不会泄露给CS，同时在支付准确的奖励之前TP无法获得任何有效信息。因此，本发明具有很高的隐私保护安全性以及通信和存储效率。

公开(公告)号：CN115174033A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210666840.6

申请日：2022-06-13

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 张明武 ,  陈世进 ,  杨佳

IPC: H04L9/00 ,  H04L9/40 ,  H04W12/122

Abstract: 本发明公开了一种移动群智感知中抗感知平台和用户共谋攻击的方法及系统，参与者包括一组请求者、一个感知平台CSP和一群客户端设备；假设有K个客户端设备，用Pi表示第i个客户端设备。请求者会控制自己的设备去和CSP交互训练以得到一个良好的机器学习模型。感知平台CSP生成系统参数并且选择合适的客户端设备来进行联邦学习，还要负责将训练完成后的联邦学习全局模型安全地发放给请求者。客户端设备Pi负责将自己的局部模型参数安全地上传给感知平台CSP以进行模型训练。本发明不仅能保护移动群智感知中客户端的原始数据隐私免受外部敌手攻击，同时还能够抵抗客户端和服务器一同发起共谋攻击，使得他们无法得到其他客户端的隐私数据。