【摘 要】
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空间众包（Spatial crowdsourcing）是一种基于位置信息的众包服务模式,通常其任务匹配流程是工作者（Worker）根据自己的工作范围选择由请求者（Requester）外包的任务,然后前往所需的地点完成该任务以获取报酬,如美团、滴滴打车等平台。这类服务的便利性和快捷性都积极地推进了空间众包的发展和普及,也促进了相关的学术研究。但是由于近几年频发的个人信息泄露时间,人们开始对平台数据隐
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空间众包（Spatial crowdsourcing）是一种基于位置信息的众包服务模式,通常其任务匹配流程是工作者（Worker）根据自己的工作范围选择由请求者（Requester）外包的任务,然后前往所需的地点完成该任务以获取报酬,如美团、滴滴打车等平台。这类服务的便利性和快捷性都积极地推进了空间众包的发展和普及,也促进了相关的学术研究。但是由于近几年频发的个人信息泄露时间,人们开始对平台数据隐私安全性产生了质疑和担忧,特别是涉及家庭住址和工作地点这类敏感信息时。然而已有的空间众包隐私保护方案存在诸多不足,如仅保护一方的位置信息、任务匹配效率低下或数据无法动态更新等问题。因此,为了实现空间众包下基于位置隐私的高效任务匹配,本文将从以下两个方面展开研究:（1）基于多用户位置隐私安全的范围查询:为了同时保护空间众包下Requester和Worker的位置隐私安全,本文首先提出了一种基于多用户位置隐私安全的范围查询方案（Multi-user Secure Range Query scheme,MSRQ）,来实现安全的任务匹配。该方案采用双线性映射方法保护位置数据隐私安全,并采用代理重加密技术实现系统用户的可撤销。同时为了实现密文下的范围查询,该方案使用线段树编码去转换Requester的任务位置信息和Worker的范围查询信息,有效地把范围查询的数值比较过程变成了前缀匹配过程,从而完成密文的可搜索。（2）基于线段树的动态索引安全查询机制:为了提高空间众包下任务匹配的效率,本文基于提出的安全范围查询方案（MSRQ）,设计了一种新型线段树安全动态索引（Secure and Dynamic Tree-based index,SD-Tree）,以此缩短任务匹配的时间开销。该方法巧妙地把索引构建问题转变成了索引合并问题,首先利用线段树编码把Requester的任务坐标转换为索引分支结构,之后加密上传给SC-server用于合并成索引SD-Tree,从而提高每次的查询效率。此外,该方案还支持对数时间的动态更新。最后,本文利用真实世界的位置共享数据集Gowalla来对所提出的方法进行了模拟实验,结果验证了本文设计方案的可用性和实用性。除此之外,本文同时与相关研究方案SC-MSDE进行了对比试验,理论分析和实验结果都说明在任务匹配效率方面本文方案具有较大的优势。
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