智慧城市是城市信息化的高级阶段,包括智慧交通、智慧物流、智慧家居以及智慧医疗等应用领域;其根基在于对城市方方面面的“透彻感知”。基于物联网中的传感器从环境和人类活动中获取海量的数据,成为支撑智慧城市应用的基石。但在城市环境下大规模地部署物联网硬件及软件设备,面临着高昂的部署以及维护成本。参与式感知的出现,使得人们可以基于不同类型的智能移动终端与相应的应用程序结合,对城市物理环境、社会环境以及个体状态进行数据感知,这样低成本、强扩展性的数据收集方式对智慧城市的“智”有着重要的意义。目前,参与式感知已经成为大规模收集数据的有效范式,其面临着感知任务分配与参与者选择、激励机制设计、数据安全、数据冗余与质量评估以及恶意行为检测等重大挑战;其中,数据安全代表着参与式感知系统“质”的维度,作为数据安全两个重要组成部分的地理隐私和数据可靠性对数据的有效收集和发布影响重大。在缺乏有效保护参与者地理隐私的情况下,分享蕴含参与者时空位置的感知数据很容易导致其敏感信息的泄露,从而影响参与感知任务的积极性;同时,由于参与式感知的“开放性”特点,可能存在恶意参与者通过伪造或者篡改数据完成感知任务并获得相应的奖励,将导致数据“污染”,影响后期分析和决策。因此,基于智慧城市参与式感知系统研究需要以及地理信息的基本概念,本文对地理隐私和数据可靠性重新进行了定义,分别针对参与式感知场景中地理隐私保护和感知数据可靠性问题展开相应研究,主要贡献包括:1.提出了一种参与式感知场景中基于子轨迹混淆的地理隐私保护方法Pathswap,该方法融合混合区和K-匿名模型,在无需引入可信第三方的前提下,设计匿名服务器和应用服务器之间的通信协议,通过隐匿身份信息与轨迹数据的对应关系,在匿名服务器完成身份信息交换,即通过改变子轨迹所属的参与者个体,从而切断参与者身份与其原始轨迹之间的关联。在三个真实轨迹数据集上进行了仿真实验验证,结果表明,相比于现有的基于差分隐私、K-匿名模型的隐私保护方法,Pathswap能够较好地抵御基于行为模式的重识别攻击,达到保护参与者地理隐私目的,同时也最大程度上保留了轨迹数据集聚集统计等特征。2.提出了一个基于统一度量的轨迹隐私保护度量框架,以解决不同轨迹隐私保护方法的评价问题。框架中定义了一个融合攻击者背景知识和攻击方法等因素的统一化隐私度量指标,该隐私度量指标综合轨迹相似度和用户唯一性两个方面,代替不同隐私保护方法的具体度量指标,实现对隐私保护水平的统一评价。相关实验验证表明,该框架以及相应的统一隐私度量指标可有效地协助研究人员基于不同的保护和数据可用性需求来设计或选择合适的轨迹隐私保护方法。3.设计了一个基于雾架构的车辆参与式感知框架TPSense,实现参与式感知中交通事件报告可靠性评估和参与者地理隐私保护的双重目标。区别于传统的基于车辆节点信誉值计算模型的数据可靠性评估方法,框架中TE-EM算法针对参与感知车辆节点可靠性未知的场景,将交通事件报告的可靠性评估问题转化为统计模型中的极大似然估计问题,利用期望最大化算法解决;同时,车辆节点每次上传事件报告时,利用盲签名技术随机生成假名来替换其真实身份信息,从而确保车辆节点不被关联和跟踪,实现车辆节点的地理隐私保护。仿真实验验证了本方案的有效性。4.设计了一个基于信任模型的集成式数据可靠性评估方法评价框架Trust E-VPS,框架集成了常见的攻击模型、不同类型的信任模型以及度量指标;通过构建不同上下文的感知场景和攻击,实现对各种评估方法对应信任模型的效率和性能的统一评价;Trust E-VPS的实现基于开源的交通仿真软件SUMO和无线通信仿真软件OMNET++构建,具有较强的适用性和可扩展性,为智慧城市规划人员和智能交通系统设计人员提供完善的信任模型以及基于信任模型数据可靠性评估方法的设计和测试环境。5.设计了基于工作流的参与者轨迹隐私保护方法度量系统PUEP。基于工作流理论,PUEP系统将轨迹数据预处理、隐私保护方法、隐私保护及数据可用性度量指标定义为可供重复调用的操作算子;然后,通过有向无环图的形式对实验任务进行描述,最终实现实验任务的自动化执行。通过该系统,研究人员以直观的方式定义和部署实验,实现隐私保护方法设计、评估、实验结果的收集和分析等环节的流程化;同时,PUEP系统也允许使用方扩展新的轨迹隐私保护方法和度量指标。