[发明专利]一种隐私保护的物联网节点优选方法、系统、设备及终端

权利要求书

1.一种隐私保护的物联网节点优选方法，其特征在于，所述隐私保护的物联网节点优选方法包括：首先，将未知节点的优选问题建模为多节点博弈的多臂赌博机问题，并将节点能力属性建模为能力度量参数；其次，基于汤普森采样算法对能力度量参数进行训练过程，实现节点组的迭代选择；在迭代过程中，对节点能力参数进行更新，更新过程中节点使用随机响应机制扰动其反馈值，使得参数更新过程满足本地化差分隐私约束；

所述隐私保护的物联网节点优选方法包括以下步骤：

步骤一，平台发布若干个感知任务，每个感知任务的候选节点集合为N＝{1，2，3，...，n}，n表示候选节点个数；

步骤二，任务的发布者给予平台的总预算表示为B_r，节点i∈N的能力参数表示为α_i和β_i，平台在保障节点的隐私的条件下，依据能力参数选择多轮节点直到预算不足，每一轮t＝1，2，3，...中选择L个节点，选择的节点组表示为L(t)，节点组总预算消耗r(t)；；

步骤三，节点执行感知任务，提交感知数据至平台；

步骤四，平台更新节点的能力参数；

步骤二中，所述平台在保障节点的隐私的条件下，依据能力参数选择多轮节点直到预算不足，包括：

(1)初始化节点i∈N的能力参数α_i＝1，β_i＝1，实验次数t＝1，节点组总预算消耗r(0)＝0；

(2)平台根据节点的能力参数α_i和β_i进行Beta分布采样，预测出最佳选择的节点组L(t)；

(3)假设节点i∈N的传感器以P_i的概率收集质量高的数据，以1-P_i的概率收集质量低的数据；在第t轮中，节点i∈L在本地计算出自己的绩效R_i(t)＝Bernoulli(P_i)，P_i∈(0，1)，再利用随机响应技术对该值进行混淆，计算完成后将混淆的结果上传至平台；

(4)平台令节点上传自己的数据值以进行聚合分析；

步骤(2)中，所述平台下发节点选择阶段下的隐私预算∈；在第t轮中，平台对α_i和β_i的Beta分布进行采样，得到采样值Π_i(t)，选择采样值排名前L个节点参与任务；

步骤(3)中，所述绩效值的计算过程，包括：

节点i∈L利用自己传感器获得数据X_i，再根据所发布的聚合结果X^*计算出自己真实的绩效R_i(t)，定义为：

其中，θ表示平台设定的节点能力的阈值，dis(a，b)为距离函数，定义如下：

当数据与真值距离大于等于θ时，平台认为节点i∈L提供的数据为高质量数据，即节点的绩效定为1，否则为0；节点在本地计算出绩效R_i(t)后，根据概率进行随机响应得出混淆后的绩效再将该值上传给平台，扰动的方式如下所示：

2.如权利要求1所述的隐私保护的物联网节点优选方法，其特征在于，步骤四中，所述平台依据混淆绩效更新所有节点的能力参数，更新的方式为：