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摘要
针对连续群智感知中隐私要求提高、收集到的感知数据不可靠和用户参与感知任务积极性低等问题，提出了一种基于对称加密和双层真值发现的连续群智感知激励机制(Symmetric Encryption and Double Truth Discovery Based Incentive Mechanism, SDIM)。首先，使用对称加密算法对感知数据进行隐私保护，在隐私要求较高并且感知数据量较大时，可以降低计算开销，减少数据加密和奖励计算的时间。其次，基于双层真值发现模型提出了一种支持数据可靠性评估的激励机制，实现连续群智感知的实时奖励，并在参与者有恶意行为时提高奖励公平性。最后给出了SDIM的双重隐私性分析。仿真结果表明，SDIM可以根据数据可靠性有效地计算出真值和奖励，在数据加密和奖励分发的时间上明显优于对比模型，并在参与者有恶意行为时能够更加公平地计算奖励。
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