[发明专利]一种基于激励机制的车联网隐私感知数据调度方法

说明书

本发明公开了一种基于激励机制的车联网隐私感知数据调度方法，首先通过平衡源节点，转发节点和目的节点之间的收益来鼓励车辆承担不同的任务，同时使它们获得正收益。其次，车辆通过激励机制参与任务后，为了提升任务完成的效率，先完成关键任务。然后，为了使完成的关键任务信息能够安全的传输至目的车辆，通过数据干扰机制来实现车辆与云服务器之间的数据传输的安全性和私密性。最后，通过该激励机制，使车辆遵守加密方案。发明解决了车辆自私性的问题,使车辆参与到任务的执行中，从而使网络的效用最大化，同时，本发明提供了保护完成的关键任务信息的数据干扰机制，使得关键信息安全的传输至目的车辆，从而保护车辆隐私信息。

技术领域

本发明属于车联网数据传输技术领域，涉及一种车辆参与任务的隐私感知调度方法，特别涉及一种用于识别关键任务的车联网隐私感知数据传输的方法。

背景技术

随着无线传感器网络和物联网的快速发展，车联网(Vehicular Networks)已成为一种新兴技术，具有广泛的工业应用，例如智能驾驶，对象跟踪，智能交通系统，广告投放管理。具体而言，通过识别云服务器上的关键任务，可以将车载网络应用于提高城市居民的工作效率。车辆包括两种通信方式，分别是车和基础设施通信(Vehicle toInfrastructure)，车和车通信(Vehicle to Vehicle)。但是，它们仍然容易受到数据包丢失，通信延迟，调度问题和恶意网络攻击等问题的影响。尤其是恶意节点窃取和篡改关键信息可能会给车载网络造成巨大的损失。因此，隐私感知数据调度变得非常重要。

通常情况下，利用激励机制提升任务的参与率，任务将被分为关键任务或普通任务。例如，在诸如通过车辆分发商业广告之类的用例中，关键任务是如何将有价值的产品准确地推荐给目标消费者。然而，现有的关键任务识别和激励机制主要用于移动人群感知系统，车辆在车辆网络中的移动性比移动人群感知系统中对象的移动性快得多。因此，需要研究新的关键任务识别方法和激励机制来高效识别和完成关键任务。

发明内容

本发明的目的是使车联网中的数据可靠和安全的进行传输，同时使网络效用最大化，提升车辆完成任务的效率和安全性。

本发明所采用的技术方案是：一种基于激励机制的车联网隐私感知数据调度方法，由多维激励机制、关键任务识别和数据干扰机制三个部分组成；其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：依据效用函数、福利函数和得分函数激励车辆参与车联网中的任务；在保证效用函数为正，同时车辆在参与任务时，福利函数和得分函数会更大，从而使车辆更愿意参与任务；

步骤2：车辆在受到激励参与任务之后，识别关键任务并获得更多的时间完成该关键任务；依据新验证关键任务的期望数和未验证关键任务的期望数Kt_i之间的关系在最短的时间内识别出关键任务；

步骤3：依据干扰条件1：和干扰条件2：对完成的关键任务信息安全传输至目的车辆；其中，是车辆的可靠性水平，S是赢家集合，Γ_i是任务集合，Pr(.)是概率函数，是随机数，是基础变量，β_j是由系统为该任务选择的参数，i表示第i个碎片文件，τ_j表示第j辆车的任务，w_i表示第i个工人。

本发明与现有技术相比具有如下优点和有益效果：

(1)目前现有的激励机制仅适用于移动人群感知环境下，该激励效果较差，较为耗时，而本方法缩小了激励的范围，具有更好的性能。

(2)与现有的激励机制相比，本发明具有关键任务识别和安全隐私保护功能，能更好的保护用户隐私。

(3)本发明使用效用函数、福利函数和得分函数激励车辆参与任务，实现了更高的任务参与率。同时，本发明使用关键任务识别方法来识别关键任务，提高了完成关键任务的效率。

附图说明

图1为本发明实施例的流程图。