河南省智能網(wǎng)絡(luò)理論與關(guān)鍵技術(shù)國際聯(lián)合實驗室在智能感知網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域取得系列研究成果

http://news.henu.edu.cn/info/1414/121744.htm

河南大學(xué)軟件學(xué)院河南省智能網(wǎng)絡(luò)理論與關(guān)鍵技術(shù)國際聯(lián)合實驗室面向物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈和網(wǎng)絡(luò)空間安全等戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，聚焦智能感知網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域研究。針對智能感知網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練成本大、感知隱私信息泄露、感知節(jié)點合謀攻擊與室內(nèi)定位精確性不足等系列問題，通過設(shè)計基于契約理論的激勵機制、基于區(qū)塊鏈的隱私保護(hù)質(zhì)量控制機制、基于設(shè)備漏洞感知的合謀攻擊抵御機制與基于流形正則化的高精度室內(nèi)定位方法等新型智能感知策略，實現(xiàn)了智能感知網(wǎng)絡(luò)的低成本、隱私保護(hù)、安全防護(hù)以及高精度定位服務(wù)。

智能感知的聯(lián)邦學(xué)習(xí)激勵機制

聯(lián)邦學(xué)習(xí)為隱私保護(hù)下的多方數(shù)據(jù)處理提供了一種有效的解決方案，成為健康感知中人群智能提取的良好選擇。為了激勵更多擁有大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)和計算能力的數(shù)據(jù)持有者參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)，從數(shù)據(jù)持有者效用最大化的角度，將數(shù)據(jù)持有者的激勵問題轉(zhuǎn)化為效用的優(yōu)化問題，建立了基于契約理論的激勵機制，證明了數(shù)據(jù)持有者的最優(yōu)策略集達(dá)到納什均衡?；赨CI和MNIST的公共數(shù)據(jù)集的大量實驗驗證了激勵機制可以使基準(zhǔn)算法更快地收斂，同時可以抵抗諸如自由攻擊和共謀攻擊等惡意行為。該成果已經(jīng)被物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域頂級期刊IEEE Internet of Things Journal 2022（IF=10.238，SCI一區(qū)期刊）錄用并網(wǎng)絡(luò)在線發(fā)表，河南大學(xué)軟件學(xué)院何欣教授為第一通訊作者，河南大學(xué)為第一署名單位。

文章鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9932890

智能感知的隱私保護(hù)質(zhì)量控制機制

針對數(shù)據(jù)采集模式--移動群智感知(MCS)執(zhí)行過程中參與者信息和數(shù)據(jù)真值等隱私信息暴露問題，將區(qū)塊鏈技術(shù)融入到MCS場景中，設(shè)計了一種基于區(qū)塊鏈的隱私保護(hù)質(zhì)量控制機制，提出了一個保護(hù)隱私的參與者選擇方案，防止數(shù)據(jù)被篡改和拒絕，保證獎勵的公平分配。針對真值發(fā)現(xiàn)過程中感知數(shù)據(jù)的隱私性和效率問題，提出了一種基于理性安全多方計算的迭代真實發(fā)現(xiàn)的隱私感知眾感知設(shè)計方案。實驗結(jié)果表明，提出的解決方案具有很強的實用性，并且在不侵犯參與者隱私的前提下便于質(zhì)量控制。該成果發(fā)表在計算機網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域頂級期刊IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol. 30, No. 3, 2022, 1352-1367（IF=3.796，CCF A類期刊），西安交通大學(xué)安健博士為第一作者，河南大學(xué)軟件學(xué)院何欣教授為第一通訊作者。

文章鏈接：https://doi.org/10.1109/TNET.2022.3141582

智能感知的合謀攻擊抵御機制

針對群智感知中考慮共謀攻擊的參與者選擇問題，提出了一種實用的抵御合謀攻擊的方法，考慮具有不同漏洞級別的惡意參與者相互串通進(jìn)行攻擊，使得參與者選擇問題更具挑戰(zhàn)性。根據(jù)共謀攻擊模型的結(jié)構(gòu)特點，推導(dǎo)了實現(xiàn)所選參與者共謀可能性最小化的必要條件和充分條件，提出了一種彈性參與者選擇算法。理論分析了該算法實現(xiàn)了共謀可能性的最小化，從而克服了由漏洞引起的共謀攻擊。通過基于真實軌跡數(shù)據(jù)的仿真實驗，驗證了提出算法的有效性和理論結(jié)果的正確性。該成果發(fā)表在國際期刊IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 71, No. 7, 2022, 7904-7918(IF:6.239，SCI二區(qū)期刊)，河南大學(xué)軟件學(xué)院青年教師王光輝博士為該論文的第一作者，何欣教授為通訊作者，河南大學(xué)為第一署名單位。

文章鏈接：https://doi.org/10.1109/TVT.2022.3171396

智能感知的隱私保護(hù)室內(nèi)定位服務(wù)

為了解決群智感知服務(wù)中構(gòu)建大型室內(nèi)定位系統(tǒng)中遇到的用戶隱私泄露與定位精確性問題，提出了一種可以提高存儲、計算能力和響應(yīng)速度的邊緣眾包室內(nèi)本地化架構(gòu)模型?；诹餍握齽t化，在相似性和流形結(jié)構(gòu)兩方面采用自適應(yīng)方式確定了半監(jiān)督室內(nèi)定位模型，減少了定位模型的工作量，提高了定位精度。同時，基于安全多方計算實現(xiàn)了隱私感知室內(nèi)定位算法，保護(hù)了位置隱私。實驗結(jié)果表明，該方案極大地提升了定位準(zhǔn)確性，減少了隱私保護(hù)的時間開銷。該成果發(fā)表在國際期刊IEEE Transactions on Network and Service Management, Vol. 18, No. 4, 2021, 4875-4887 (IF=4.758，SCI二區(qū)期刊)，西安交通大學(xué)安健博士為第一作者，河南大學(xué)軟件學(xué)院何欣教授為第一通訊作者。

文章鏈接：https://doi.org/10.1109/TNSM.2021.3107718