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申请/专利权人：烟台大学
摘要：本发明涉及群智感知与人工智能的交叉技术领域，尤其是涉及一种多任务场景下基于隐私保护的工人选择方法及系统。包括获取工人信息和平台认证密钥；基于工人信息和平台认证密钥计算工人之间的协作效益；获取任务信息，并对任务信息进行分解得到子任务；计算工人对于完成子任务的能力效益，并通过赋予工人假身份和加密密钥对能力效益进行加密；根据能力效益和协作效益确定每个子任务的候选工人组，并计算工人对于每个子任务的任务完成效益；在子任务预算约束下，根据工人的任务完成效益为每个子任务选择最佳协作工人组。该方案既能同时保护工人的任务竞争信息和感知数据隐私，又能保证任务分配的准确性和上传数据的质量。
主权项：1.一种多任务场景下基于隐私保护的工人选择方法，其特征在于，包括：工人在可信权威机构TA中注册，可信权威机构与工人协商生成一个身份认证密钥；平台收到多个任务发布者发布的任务形成一组可分解的任务；平台通过边缘服务器向一组可协作的工人公布该组任务；工人选择完成来自相同或者不同任务的子任务代替完成整个任务；该组可协作的工人通过群组密钥交换协议得到一个共享密钥；然后，工人使用共享密钥和双重加密机制加密自己的历史任务信息，再使用身份认证密钥和签名算法对历史任务信息密文操作生成身份验证信息；将历史任务信息密文和身份验证信息发送到TA；TA验证工人的身份；对于通过身份验证的工人，TA计算其与其他工人协作完成任务的协作效益；随后，TA生成一对同态加密密钥，并使用该同态加密密钥加密工人的协作效益；同时，TA为每个工人生成一个假身份，并通过假身份将对应工人的协作效益发送至平台；TA将假身份和同态加密密钥共享给工人；然后，工人使用同态加密密钥加密自己本地计算的能力效益；最后，工人使用假身份通过边缘服务器向平台提交能力效益密文和出价信息；平台收到协作信息、能力信息和出价信息后，根据出价信息统计每个子任务的候选工人组；随后，计算每个子任务候选工人集合中的工人的任务完成效益，并将任务完成效益值密文发送给TA解密；最后，在子任务预算的约束下，平台根据工人的任务完成效益值为每个子任务选择最佳协作工人组，并通知被选中的工人。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台大学 一种多任务场景下基于隐私保护的工人选择方法及系统
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