Mobile crowdsensing (MCS) has been emerging as a new sensing paradigm where vast numbers of mobile devices are used for sensing and collecting data in various applications. Auction based participant selection has been widely used for current MCS systems to achieve user incentive and task assignment optimization. However, participant selection problems solved with auction-based approaches usually involve participants’ privacy concerns because a participant's bids may contain her private information (such as location visiting patterns), and disclosure of participants’ bids may disclose their private information as well. In this paper, we study how to protect such bid privacy in a temporally and spatially dynamic MCS system. We assume that both sensing tasks and mobile participants have dynamic characteristics over spatial and temporal domains. Following the classical VCG auction, we carefully design a scalable grouping based privacy-preserving participant selection scheme, where participants are grouped into multiple participant groups and then auctions are organized within groups via secure group bidding. By leveraging Lagrange polynomial interpolation to perturb participants’ bids within groups, participants’ bid privacy is preserved. In addition, the proposed solution does not affect the operation of current MCS platform since the groups act as regular users to the platform. Both theoretical analysis and real-life tracing data simulations verify the efficiency and security of the proposed solution.

中文翻译：

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移动人群感知系统的可扩展隐私保护参与者选择：参与者分组和安全组投标

移动人群感知 (MCS) 已成为一种新的感知范式，其中大量移动设备用于在各种应用中感知和收集数据。基于拍卖的参与者选择已广泛用于当前的 MCS 系统，以实现用户激励和任务分配优化。然而，基于拍卖的方法解决的参与者选择问题通常涉及参与者的隐私问题，因为参与者的出价可能包含她的私人信息（例如位置访问模式），并且参与者出价的披露也可能会泄露他们的私人信息。在本文中，我们研究了如何在时空动态 MCS 系统中保护此类投标隐私。我们假设传感任务和移动参与者都具有时空域的动态特性。继经典的 VCG 拍卖之后，我们精心设计了一个基于可扩展分组的隐私保护参与者选择方案，其中参与者被分为多个参与者组，然后通过安全组竞价在组内组织拍卖。通过利用拉格朗日多项式插值扰乱组内参与者的投标，参与者的投标隐私得到保护。此外，所提出的解决方案不会影响当前 MCS 平台的运行，因为这些群组是该平台的常规用户。理论分析和现实生活中的追踪数据模拟都验证了所提出解决方案的效率和安全性。参与者被分成多个参与者组，然后通过安全的组投标在组内组织拍卖。通过利用拉格朗日多项式插值扰乱组内参与者的投标，参与者的投标隐私得到保护。此外，所提出的解决方案不会影响当前 MCS 平台的运行，因为这些群组是该平台的常规用户。理论分析和现实生活中的追踪数据模拟都验证了所提出解决方案的效率和安全性。参与者被分成多个参与者组，然后通过安全的组投标在组内组织拍卖。通过利用拉格朗日多项式插值扰乱组内参与者的投标，参与者的投标隐私得到保护。此外，所提出的解决方案不会影响当前 MCS 平台的运行，因为这些群组是该平台的常规用户。理论分析和现实生活中的追踪数据模拟都验证了所提出解决方案的效率和安全性。提议的解决方案不会影响当前 MCS 平台的运行，因为这些组是该平台的常规用户。理论分析和现实生活中的追踪数据模拟都验证了所提出解决方案的效率和安全性。提议的解决方案不会影响当前 MCS 平台的运行，因为这些组是该平台的常规用户。理论分析和现实生活中的追踪数据模拟都验证了所提出解决方案的效率和安全性。