CN111262708A - 一种基于区块链的群智感知方法 - Google Patents

一种基于区块链的群智感知方法 Download PDF

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CN111262708A CN202010049710.9A CN202010049710A CN111262708A CN 111262708 A CN111262708 A CN 111262708A CN 202010049710 A CN202010049710 A CN 202010049710A CN 111262708 A CN111262708 A CN 111262708A
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丁伟
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崔杰
柳世祥
吴伟
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Anhui University
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Abstract

本发明公开了一种基于区块链的群智感知方法，是应用于由n个群智感知工作者，m个群智感知请求者以及区块链所组成的网络环境中，并包括以下步骤：S1、初始化阶段；S2、报价阶段；S3、获胜者选择和定价阶段；S4、数据提交和聚合阶段；S5、支付阶段。本发明能解决当前群智感知激励机制中没有考虑到公平性和隐私问题，从而保证工作者和请求者能够在保证公平性的情况下执行交易，同时也保护工作者的匿名性，切断用户信息和位置信息的联系，进而保护个人隐私安全。

Description

一种基于区块链的群智感知方法
技术领域
本发明涉及网络与信息安全技术领域，尤其涉及一种基于区块链的群智感知方法。
背景技术
近年来，随着移动群组感知技术(MCS)兴起，它将感知数据的收集外包给一批参与用户，即工作人员。他们通常携带带有大量的车载传感器(例如陀螺仪、照相机、GPS、指南针、加速计)的移动设备(如智能手机、智能手表、智能眼镜)，如高德地图、百度地图通过获取移动设备的感知数据来判断道路的拥塞情况。然而简单的MCS系统可能存在以下问题：
缺少激励机制。为了执行感知任务，参与的工作人员通常会消耗自己的资源，如计算和通信能源，并通过共享个人数据来暴露自己的潜在隐私威胁。为了激励用户参与感知任务，有必要设计一种有效的激励机制来实现最大用户参与。
无法面对多请求者的情况。在实际中，通常有多个请求者在争夺工作和，并且他们通常将工作者招聘外包给第三方平台(如亚马逊的Mechanical Turk平台)，因为这些平台已经聚集了大量员工。
最终聚合的数据误差大。在现实工作环境中，由于各种因素(如环境噪声、传感器校准不足、传感器质量差等)的影响，个体工人提供的传感器数据往往可能是不可靠的。因此，为了消除单个工作者可能出现的数据错误，平台非常有必要使用数据聚合机制来正确地聚合他们可能有误的数据。
为了解决以上问题，文献《CENTURION:Incentivizing Multi-Requester MobileCrowd Sensing》提出了一个新的多请求者MCS系统的集成框架CENTURION，该框架包括一个加权数据聚合机制，根据工作者的可靠性差异计算聚合数据。同时框架CENTURION提出一种基于双重拍卖的激励机制，能够激励请求者和工作者参与。框架CENTURION包含三方，请求者，平台(也就是基于云的中央服务器)，以及一群参与的工作者。平台收集来自请求者和工作者的数据，并决定获胜请求者以及获胜工作者，并为他们定价，以及计算最终的聚合结果。
然而，平台作为第三方，能够掌控计算过程以及计算结果，同时还能够隐藏计算过程，不向外界透露如何得到最终结果，因此可能存在如下恶意行为：
(1)为了提高自身收益，恶意修改最终结果。比如：提高请求者的费用，降低工作者的工资。平台收益等于从请求者收取的费用减去支付给工作者的工资。
(2)与请求者或者工作者中的一方勾结。比如：平台与其中一位请求者勾结，可以帮助该请求者在最低价格的情况下获得最多的工作者。
(3)拒绝向工作者发放工资。比如：工作者在发送自己的结果后，平台拒绝向工作者发放工资，导致工作者利益受损。
(4)拒绝向请求者发送最终结果。比如：平台在收取请求者的费用后，拒绝向请求者发送最终结果，导致请求者利益受损。
(5)泄露用户隐私。比如：在交通情况检测系统中，平台收取用户的位置信息，并恶意泄露用户的位置信息和个人身份信息，恶意方可以针对用户的位置检测个人，对用户的人生安全形成威胁。
发明内容
本发明为克服现有技术的不足之处，提供一种基于区块链的群智感知方法，以期能解决当前群智感知激励机制中没有考虑到公平性和隐私问题，从而保证工作者和请求者能够在保证公平性的情况下执行交易，同时也保护工作者的匿名性，切断用户信息和位置信息的联系，进而保护个人隐私安全。
本发明为解决技术问题采用如下技术方案：
本发明一种基于区块链的群智感知方法的特点是应用于由n个群智感知工作者W＝{w1,w2,...,wi,...,wn}、m个群智感知请求者R＝{r1,r1,...,rj,...,rm}以及区块链所组成的网络环境中，其中，wi表示第i个工作者，1≤i≤n；rj表示第j个请求者，1≤j≤m；任意第i个工作者wi对于第j个请求者rj的感知任务Tj提供正确结果的可能性，记为可靠性级别θi,j，令第j个请求者rj的感知任务Tj的准确性要求记为βj；所述公平激励方法是按如下步骤进行：
S1、初始化阶段：
第i个工作者wi和第j个请求者rj分别基于椭圆曲线签名算法生成工作者公私钥
Figure BDA0002370703480000021
和请求者公私钥
Figure BDA0002370703480000022
第i个工作者wi准备一个价值为b的工作者保证金
Figure BDA0002370703480000023
第j个请求者rj准备一个价值aj的请求者保证金
Figure BDA0002370703480000024
S2、报价阶段：
第j个请求者rj向智能合约发送第j个感知任务Tj，使得所述智能合约收集完所有m个感知任务，当第i个工作者wi从所述智能合约上获取到m个感知任务后，在τ1时间之前，第i个工作者wi和第j个请求者rj均基于时间承诺机制在本地计算工作者承诺值
Figure BDA0002370703480000031
和请求者承诺值
Figure BDA0002370703480000032
所述时间承诺机制包括：承诺阶段和公开阶段；
所述承诺阶段中，第i个工作者wi将工作者承诺值
Figure BDA0002370703480000033
工作者交易
Figure BDA0002370703480000034
以及自身感兴趣的感知任务Γi打包成工作者承诺交易
Figure BDA0002370703480000035
并发送至所述智能合约；
第j个请求者rj将请求者承诺值
Figure BDA0002370703480000036
和请求者交易
Figure BDA0002370703480000037
打包成请求者承诺交易
Figure BDA0002370703480000038
并发送至所述智能合约；
在所述公开阶段中，所述智能合约若判断出第i个工作者wi或第j个请求者rj在τ2时间之前未公开自身的报价bi和aj，则失去自身的保证金
Figure BDA0002370703480000039
或
Figure BDA00023707034800000310
S3、获胜者选择和定价阶段：
所述智能合约根据工作者和请求者的报价及工作者想要参与的任务决定获胜的请求者集合SR和获胜的工作者集合SW，并为获胜的工作者和获胜的请求者定价，从而使得所述智能合约从获胜的请求者收取的费用
Figure BDA00023707034800000311
并支付给获胜的工作者的服务费
Figure BDA00023707034800000312
S4、数据提交和聚合阶段：
若获胜的工作者根据匹配到的任务在规定的τ3时间之前提交任务结果，则能从所述智能合约拿保证金
Figure BDA00023707034800000313
否则，获胜的工作者失去自身的保证金
Figure BDA00023707034800000314
所述智能合约根据获胜的工作者提交的任务结果聚合成最终结果，并发送给相应的请求者；
S5、支付阶段：
所述智能合约根据定价结果
Figure BDA00023707034800000315
将请求者的费用
Figure BDA00023707034800000316
发送至相应的工作者。
本发明所述的公平激励方法的特点也在于，所述承诺阶段中，利用式(1)得到工作者承诺值
Figure BDA00023707034800000317
Figure BDA00023707034800000318
式(1)中，hash()表示哈希算法；
Figure BDA00023707034800000319
为第i个工作者wi选取的随机值；
利用式(2)得到请求者承诺值
Figure BDA00023707034800000320
Figure BDA0002370703480000041
式(2)中，
Figure BDA0002370703480000042
为第j个请求者rj选取的随机值。
在所述公开阶段中，所述智能合约是按如下方式判断出第i个工作者wi或第j个请求者rj是否公开自身的报价：
所述第i个工作者wi将报价bi、公钥
Figure BDA00023707034800000410
及随机数
Figure BDA0002370703480000043
打包成交易
Figure BDA0002370703480000044
发送至智能合约；
所述第j个请求者rj将报价aj，公钥
Figure BDA0002370703480000045
及随机数
Figure BDA0002370703480000046
打包成交易
Figure BDA0002370703480000047
发送至智能合约；
所述智能合约经过相同的哈希算法hash()计算后，若得到相同的承诺值
Figure BDA0002370703480000048
和
Figure BDA0002370703480000049
则判定为公开成功，否则判定为未公开自身的报价。
与已有技术相比，本发明的有益效果体现在：
1.本发明基于双向群智感知激励机制，通过引入区块链技术和时间承诺机，以及通过公平性的设计，实现了去中心化和公平性，保护参与者的利益不会受损，同时借助于区块链技术，保护了工作者的匿名性，保护了个人隐私安全；
2.本发明通过引入区块链技术，替换了作为第三方的平台，杜绝了第三方平台可能存在的恶意行为：恶意修改最终结果、与参与者一方勾结、拒绝向工作者发放工资、拒绝向请求者发送最终结果、泄露隐私等，为参与者提供一个公开可信的去中心化平台；
3.本发明在双向群智感知激励机制的报价过程中加入了时间承诺机制，解决了因引入区块链技术而导致参与者报价公开的问题。基于时间承诺机制，解决了参与者在报价过程参考其他用户的报价，进而恶意修改自己的报价，使自己能够以更低的价格获胜的问题；
4.本发明在数据提交和聚合阶段以及支付阶段通过精心设计，实现了工作和请求者之间的公平性，解决了恶意工作者在不发送结果的情况下获得服务费，以及恶意请求者在获得结果的情况下不支付任何费用的问题，保证了工作者在提交数据后一定可以获得服务费，请求者未收到结果一定不会失去自己的支付费用。
5.本发明借助于区块链技术，在获得数据的同时，切断了数据与身份的关联，保护工作者的个人隐私安全。
附图说明
图1是本发明双向群智感知的应用场景示意图。
具体实施方式
本实施例中，如图1所示，一种基于区块链的群智感知方法，是应用于由n个群智感知工作者W＝{w1,w2,...,wi,...,wn}、m个群智感知请求者R＝{r1,r1,...,rj,...,rm}以及区块链所组成的网络环境中，其中，wi表示第i个工作者，1≤i≤n；rj表示第j个请求者，1≤j≤m；任意第i个工作者wi对于第j个请求者rj的感知任务Tj提供正确结果的可能性，记为可靠性级别θi,j，令第j个请求者rj的感知任务Tj的准确性要求记为βj；该公平激励方法是按如下步骤进行：
S1、初始化阶段：
第i个工作者wi和第j个请求者rj分别基于椭圆曲线签名算法生成工作者公私钥
Figure BDA0002370703480000051
和请求者公私钥
Figure BDA0002370703480000052
第i个工作者wi准备一个价值为b的工作者保证金
Figure BDA0002370703480000053
第j个请求者rj准备一个价值aj的请求者保证金
Figure BDA0002370703480000054
S2、报价阶段：
第j个请求者rj向智能合约发送第j个感知任务Tj，使得智能合约收集完所有m个感知任务，当第i个工作者wi从智能合约上获取到m个感知任务后，在τ1时间之前，第i个工作者wi和第j个请求者rj均基于时间承诺机制在本地计算工作者承诺值
Figure BDA0002370703480000055
和请求者承诺值
Figure BDA0002370703480000056
时间承诺机制包括：承诺阶段和公开阶段；
承诺阶段中，第i个工作者wi将工作者承诺值
Figure BDA0002370703480000057
工作者交易
Figure BDA0002370703480000058
以及自身感兴趣的感知任务Γi打包成工作者承诺交易
Figure BDA0002370703480000059
并发送至智能合约；
第j个请求者rj将请求者承诺值
Figure BDA00023707034800000510
和请求者交易
Figure BDA00023707034800000511
打包成请求者承诺交易
Figure BDA00023707034800000512
并发送至智能合约；
在公开阶段中，智能合约若判断出第i个工作者wi或第j个请求者rj在τ2时间之前未公开自身的报价bi和aj，则失去自身的保证金
Figure BDA00023707034800000513
或
Figure BDA00023707034800000514
具体实施中，承诺阶段具体操作如下：利用式(1)得到工作者承诺值
Figure BDA00023707034800000515
Figure BDA00023707034800000516
式(1)中，hash()表示哈希算法；
Figure BDA00023707034800000517
为第i个工作者wi选取的随机值；
利用式(2)得到请求者承诺值
Figure BDA0002370703480000061
Figure BDA0002370703480000062
式(2)中，
Figure BDA0002370703480000063
为第j个请求者rj选取的随机值。
具体实施中，公开阶段具体操作如下：在公开阶段中，智能合约是按如下方式判断出第i个工作者wi或第j个请求者rj是否公开自身的报价：
第i个工作者wi将报价bi、公钥
Figure BDA0002370703480000064
及随机数
Figure BDA0002370703480000065
打包成交易
Figure BDA0002370703480000066
发送至智能合约；
第j个请求者rj将报价aj，公钥
Figure BDA0002370703480000067
及随机数
Figure BDA0002370703480000068
打包成交易
Figure BDA0002370703480000069
发送至智能合约；
智能合约经过相同的哈希算法hash()计算后，若得到相同的承诺值
Figure BDA00023707034800000610
和
Figure BDA00023707034800000611
则判定为公开成功，否则判定为未公开自身的报价。
借助于时间承诺机制，能够解决因引入区块链技术而导致参与者恶意修改报价的问题，在没有时间承诺机制的情况下，因为区块链具有透明的特性，参与者可以查看到其他参与者的报价及其他信息，从而修改自己的报价信息。比如：工作者在查看到其他工作者的报价及感兴趣的工作后，可以修改自己的报价，让自己能够以更高的价格获胜，也让自己能够获得更多的服务费。
基于时间承诺机制的两大特性：隐秘性和绑定性。在承诺阶段，借助于隐秘性，参与者提交的承诺值不会泄露任何关于报价的任何信息，恶意参与者无法通过承诺值获取其他参与者的报价信息。在公开阶段，借助于绑定性，参与者公开的报价能够唯一匹配在承诺阶段发送的承诺值，保证参与者不可能修改自己的报价信息。同时借助于押金机制，确保不公开的报价信息的参与者将会受到资金惩罚。
S3、获胜者选择和定价阶段：
智能合约根据工作者和请求者的报价及工作者想要参与的任务决定获胜的请求者集合SR和获胜的工作者集合SW，并为获胜的工作者和获胜的请求者定价，从而使得智能合约从获胜的请求者收取的费用
Figure BDA00023707034800000612
并支付给获胜的工作者的服务费
Figure BDA00023707034800000613
获胜者选择和定价算法具体操作参考文献《CENTURION:IncentivizingMulti-Requester Mobile Crowd Sensing》。
S4、数据提交和聚合阶段：
若获胜的工作者根据匹配到的任务在规定的τ3时间之前提交任务结果，则能从智能合约拿保证金
Figure BDA0002370703480000071
否则，获胜的工作者失去自身的保证金
Figure BDA0002370703480000072
智能合约根据获胜的工作者提交的任务结果聚合成最终结果，并发送给相应的请求者；
聚合算法具体操作参考文献《CENTURION:Incentivizing Multi-RequesterMobile Crowd Sensing》。
数据提交阶段保证了用户必须提交任何结果，否则会受到资金惩罚。
S5、支付阶段：
智能合约根据定价结果
Figure BDA0002370703480000073
将请求者的费用
Figure BDA0002370703480000074
发送至相应的工作者。
支付阶段保证了提交了任务结果的工作者一定能够获得服务费，而对于没有提交任务结果也一定不会获得服务费，解决了请求者和工作者不信任的问题，解决了恶意工作者希望能够在不提供任务结果的情况下获得服务费以及恶意请求者希望能够获得最终结果而不支付费用的问题，满足了公平性。
综上所述，本方法在出价阶段基于承诺机制来保证工作者和请求者公开的投标信息不可伪造，并通过资金惩罚的方式实现请求者之间以及工作者之间的公平性，也即在交易的过程中请求者和工作者双方的利益均不会受损；数据提交和聚合阶段和支付阶段通过区块链不可篡改的特点保证了请求者和工作者之间的公平性；总体实现了请求者和请求者、工作者和工作者以及工作者和请求者之间的公平性。并基于区块链技术实现了参与者的匿名性，保证了参与者的安全性。

Claims (3)

1.一种基于区块链的群智感知方法，其特征是应用于由n个群智感知工作者W＝{w1,w2,...,wi,...,wn}、m个群智感知请求者R＝{r1,r1,...,rj,...,rm}以及区块链所组成的网络环境中，其中，wi表示第i个工作者，1≤i≤n；rj表示第j个请求者，1≤j≤m；任意第i个工作者wi对于第j个请求者rj的感知任务Tj提供正确结果的可能性，记为可靠性级别θi,j，令第j个请求者rj的感知任务Tj的准确性要求记为βj；所述公平激励方法是按如下步骤进行：
S1、初始化阶段：
第i个工作者wi和第j个请求者rj分别基于椭圆曲线签名算法生成工作者公私钥
Figure FDA0002370703470000011
和请求者公私钥
Figure FDA0002370703470000012
第i个工作者wi准备一个价值为b的工作者保证金
Figure FDA0002370703470000013
第j个请求者rj准备一个价值aj的请求者保证金
Figure FDA0002370703470000014
S2、报价阶段：
第j个请求者rj向智能合约发送第j个感知任务Tj，使得所述智能合约收集完所有m个感知任务，当第i个工作者wi从所述智能合约上获取到m个感知任务后，在τ1时间之前，第i个工作者wi和第j个请求者rj均基于时间承诺机制在本地计算工作者承诺值
Figure FDA0002370703470000015
和请求者承诺值
Figure FDA0002370703470000016
所述时间承诺机制包括：承诺阶段和公开阶段；
所述承诺阶段中，第i个工作者wi将工作者承诺值
Figure FDA0002370703470000017
工作者交易
Figure FDA0002370703470000018
以及自身感兴趣的感知任务Γi打包成工作者承诺交易
Figure FDA0002370703470000019
并发送至所述智能合约；
第j个请求者rj将请求者承诺值
Figure FDA00023707034700000110
和请求者交易
Figure FDA00023707034700000111
打包成请求者承诺交易
Figure FDA00023707034700000112
并发送至所述智能合约；
在所述公开阶段中，所述智能合约若判断出第i个工作者wi或第j个请求者rj在τ2时间之前未公开自身的报价bi和aj，则失去自身的保证金
Figure FDA00023707034700000113
或
Figure FDA00023707034700000114
S3、获胜者选择和定价阶段：
所述智能合约根据工作者和请求者的报价及工作者想要参与的任务决定获胜的请求者集合SR和获胜的工作者集合SW，并为获胜的工作者和获胜的请求者定价，从而使得所述智能合约从获胜的请求者收取的费用
Figure FDA00023707034700000115
并支付给获胜的工作者的服务费
Figure FDA00023707034700000116
S4、数据提交和聚合阶段：
若获胜的工作者根据匹配到的任务在规定的τ3时间之前提交任务结果，则能从所述智能合约拿保证金
Figure FDA0002370703470000021
否则，获胜的工作者失去自身的保证金
Figure FDA0002370703470000022
所述智能合约根据获胜的工作者提交的任务结果聚合成最终结果，并发送给相应的请求者；
S5、支付阶段：
所述智能合约根据定价结果
Figure FDA0002370703470000023
将请求者的费用
Figure FDA0002370703470000024
发送至相应的工作者。
2.根据权利要求1所述的公平激励方法，其特征在于，所述承诺阶段中，利用式(1)得到工作者承诺值
Figure FDA0002370703470000025
Figure FDA0002370703470000026
式(1)中，hash()表示哈希算法；
Figure FDA0002370703470000027
为第i个工作者wi选取的随机值；
利用式(2)得到请求者承诺值
Figure FDA0002370703470000028
Figure FDA0002370703470000029
式(2)中，
Figure FDA00023707034700000210
为第j个请求者rj选取的随机值。
3.根据权利要求1所述的公平激励方法，其特征在于，在所述公开阶段中，所述智能合约是按如下方式判断出第i个工作者wi或第j个请求者rj是否公开自身的报价：
所述第i个工作者wi将报价bi、公钥
Figure FDA00023707034700000211
及随机数
Figure FDA00023707034700000212
打包成交易
Figure FDA00023707034700000213
发送至智能合约；
所述第j个请求者rj将报价aj，公钥
Figure FDA00023707034700000214
及随机数
Figure FDA00023707034700000215
打包成交易
Figure FDA00023707034700000216
发送至智能合约；
所述智能合约经过相同的哈希算法hash()计算后，若得到相同的承诺值
Figure FDA00023707034700000217
和
Figure FDA00023707034700000218
则判定为公开成功，否则判定为未公开自身的报价。
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