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申请/专利权人：电子科技大学;澳门科技大学

摘要：本发明属于密码学与网络安全领域，提出了一种基于多客户端函数加密的抵抗恶意数据注入的隐私保护真值发现方案。针对移动群智感知中数据可靠性问题和隐私泄露风险，本发明通过结合多客户端函数加密与数据扰动技术，实现了在较低系统开销下的完全隐私保护和恶意数据过滤。算法包括系统初始化、感知报告生成、恶意数据检测、函数解密密钥生成、数据聚合和权重更新等步骤，有效提高了真值发现算法的计算效率和准确性，并保证了计算过程的非交互性。本发明适用于群智感知应用场景，能够容忍用户中途退出，增强了系统的容错能力和隐私保护效果。

主权项：1.一种基于函数加密的抵抗恶意数据注入的真值发现方法，其特征在于：包括以下几个实体组成：密钥生成中心：该实体记为KGC，负责生成和分配其他实体所需要的私有和公共参数，生成函数聚合密钥和进行用户权重的更新；云服务器：该实体记为CSP，负责感知任务的分配、检测用户提交数据的合法性以及完成任务数据的聚合；数据请求中心：该实体记为DR，DR向云服务器请求以获取相应感知任务的数据；用户：用户是感知任务的执行者，利用移动设备完成感知数据的采集，假设有n个用户，这些用户被记为u1，u2，......，un，集合I＝{u1，u2，......，un}表示全体用户集合；包含以下步骤：步骤1、系统初始化：密钥生成中心KGC根据参与用户的数量K和安全参数生成系统参数pp＝N，g，K，H，为每个用户选取私钥si并计算其相应的公钥hi，其中i∈{1，2，...，K}，同时也为云服务器CSP生成其私钥sCSP，其中N是Paillier密码系统的合数模数，g是模N2群中的元素，H是一个安全的哈希函数；步骤2、感知报告生成：每个参与用户会为此次感知任务生成两份感知报告，第一份包括根据多客户端函数加密算法计算的感知数据密文、数据验证对、密钥验证信息以及加法噪声盲化的数据；第二份包括盲化数据所使用的加法噪声；步骤3、恶意数据检测：根据数据验证对和密钥验证信息，云服务器CSP会从明文数据和加密密钥两个维度来检测和剔除恶意数据，并将检测结果及合法用户的密文发送给KGC以请求函数解密密钥；步骤4、函数解密密钥生成：密钥生成中心KGC接收到合法用户的密文后计算函数解密密钥，并生成数据恢复密钥，将函数解密密钥和数据恢复密钥分别通过安全信道传输给云服务器CSP和数据请求中心DR；步骤5、数据聚合：云服务器CSP依据函数解密密钥来完成数据聚合，并据此计算每个合法用户的权重辅助信息，将其通过安全信道发送给密钥生成中心KGC；步骤6、权重更新：密钥生成中心KGC依据权重辅助中心更新每个合法用户的权重，重复步骤4-6直至收敛，并由云服务器将最终结果返回给数据请求中心DR，由DR通过数据恢复密钥取得任务的真值。

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