近年来,随着科学技术的不断创新,人们沟通交流、共享信息和获取服务的主要媒介已经从面对面交流转变为使用移动电话、智能手机和平板电脑等典型的移动设备,在这些移动设备中集成了适用于各个方面的传感器,通过已经广泛普及的WiFi、3G等移动网络技术可以将传感器采集的感知信息上传给服务器,经服务器分析和处理,并最终反作用于用户,这一新兴领域被称为移动群体感知系统。在感知数据采集和信息上传的过程中不可避免的会涉及到用户的隐私信息,对用户安全构成一定的威胁,因此该系统的安全机制是决定移动群体感知系统能否走向大规模化的关键技术。本文的主要研究对象是部分盲签名算法,并结合信誉管理机制的安全架构,将本文提出的部分盲签名算法作为隐私保护技术应用于移动群体感知系统中,并对本文所提出的新算法进行了仿真实验和性能比较。盲签名主要应用于电子现金和电子投票等匿名系统中,它可以有效的保护用户的隐私,但是它存在着匿名性和可控性之间的矛盾。为了解决这一困难问题,人们提出在盲签名的签名数据中添加用户和签名者共同协商的信息,这种算法即部分盲签名算法。在本文中,根据现有的理论,首先提出了一种新的可证明安全的基于身份的部分盲签名算法,继而阐明该算法满足部分盲性,并在随机预言机模型下证明了该算法对自适应选择消息和身份攻击存在不可伪造性,其安全性最终可归约于CDH困难性问题,最后从理论上对本文算法与其他现有算法在计算复杂度上进行比较,说明本文算法具有较高的计算效率和较少的通信量。本论文对所提出的基于身份的部分盲签名算法和现有的两种算法在Linux系统下使用PBC数据库进行了仿真实验,仿真包括算法各阶段的运行时间、签名者和用户计算所用的时间以及算法的计算能耗,最终将仿真结果绘制到柱状图中,可以更直观的观察到:本论文提出的部分盲签名算法的计算复杂度更低、交互信息量更少以及计算效率更高。信誉管理机制是确保协议可以顺利执行的重要机制,同时也是对个人的隐性激励机制,其中身份管理技术是信誉机制中的关键技术,信誉管理系统为了保护用户的隐私性需要隐藏用户身份信息和其信誉值的关联性,并且如果用户出现异常行为,信誉管理系统能够追踪到用户真实身份信息。根据本文提出的基于身份的部分盲签名算法和参与式感知PEPSI安全架构,本文设计了移动群体感知系统中的信誉管理系统,并给出了用户注册和登录该系统的具体流程,最后对系统涉及的安全算法进行证明,说明了该系统满足匿名性和不可伪造性的安全性要求,并可以通过计算得到用户真实身份信息,实现对恶意用户的追踪,以达到激励良好行为和惩罚不恰当行为的目的。