区块链/群体感知/密码学近期调研-Updating

2019 - BCOSN: A Blockchain-Based Decentralized Online Social Network

1. 期刊/会议

IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL SOCIAL SYSTEMS

2. 应用场景

Oline social networks(OSN) && Distributed OSN

3. 面临挑战

(1)  传统在线社交网络由于中心化管理，面临隐私泄露问题
(2)  分布式OSN无法提供良好的访问控制和数据可用性

4. 提出方案

利用区块链设计一个新的DOSN框架：
(1) 将区块链作为中心服务器管理用户信息（包括注册信息，朋友关系，post,comment等）
(2) 用智能合约实现用户注册(User Register Contract)、用户管理(User Management Contract)好友申请（包括好友请求、Post、Comment）

5. 实现技术

(1) 区块链：以太坊+智能合约（防止单点失效、防伪造）
(2) 属性加密CP-ABE(Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption)：
	加密用户个人身份信息,用于控制Post等私密内容只能被符合属性的好友查看（类似朋友圈仅好友/分组可看设置）

论文检索

2020-TCSS-A Lightweight Blockchain-Based Model for Data Quality Assessment in Crowdsensing

1. 期刊/会议

IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL SOCIAL SYSTEMS

2. 应用场景

Crowdsensing Data Quality Assessment

3. 面临挑战

(1)  unfair payment,negative work of participantsm cooperative cheating
(2)  assess data quality of tasks reliabily

4. 提出方案

利用区块链设计一个数据质量评估模型：
(1) 第一阶段质量评估:
	1）验证者（区块上链投票者）选取:
		- 数学建模

$验证者信誉值= \alpha * 验证者的历史任务质量+ (1 - \alpha ) * 验证成功率$

		- 然后根据信誉值高低选取合适的验证者
	2）参与者（工人）选取：
		- 根据工人历史任务质量高低选取
(2) 第二阶段质量评估：
	1）对感知数据进行真值发现
	2）使用真值发现结果使用k-聚类算法将参与者（工人）分为k个等级，根据等级高低决定任务奖励
（3）智能合约：
	1）verifiers selection contract (VSC)：
		基于信誉值、历史质量智能合约自动选取合适的验证者；
		根据合约将奖励预先转入验证者处保管。
	2）participants employment contract (PEC)
		当参与者选取达到约定阈值被触发执行
		参与者将数据哈希和签名发送给验证者，验证通过的参与者将被标记到合约的输出向量中（向量包含任务-工人的雇佣关系）
 	3）data verify contract (DVC)
		任务发布者与验证者交互完成数据验证，并进行质量评估
		验证者根据质量高低为参与者支付相应报酬

5. 实现技术

(1) 区块链：以太坊+智能合约
(2) 真值发现（EM算法[1]），K-means clustering	

[1] D. Peng, F. Wu, and G. Chen, “Data quality guided incentive mechanism design for crowdsensing,” IEEE Trans. Mobile Comput., vol. 17, no. 2, pp. 307–319, Feb. 2018.

2019-IOTJ-BBARS: Blockchain-Based Anonymous Rewarding Scheme for V2G Networks

1. 期刊/会议

IEEE Internet of Things Journal

2. 应用场景

Vehicle-to-Grid(V2G) Networks

3. 面临挑战

(1)  传统车辆电网网络的中心化带来的隐私泄露
(2)  支付anonymity, unlinkability, untraceability 

4. 提出方案

(1) 首次利用区块链（门罗币）设计了一个新的V2G网络匿名奖励机制
(2) 定义了付款方和收款方间的不可链接性

5. 实现技术

(1) 区块链：门罗币（使用环签名技术）
(2) 椭圆曲线加密(ECC)+双线性对匹配(Bilinear Pairing)完成各个实体间的相互认证
(3) 环签名用于平台向车辆支付相应报酬（具有匿名特性）：
	在区块链上，通过环签名，平台可以生成一次性的公钥用于发送对车辆的奖励，合法的车辆才能够计算出对应一次性公钥的一次性私钥用于使用虚拟货币。

2019-CS&T-A Survey of Blockchain Technology Applied to Smart Cities: Research Issues and Challenges

1. 期刊/会议

IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS

2. 综述话题

Blockchain Applications in Smart Cities

3. 已有Blockchain+Smart Cities应用

4. 挑战和未来研究方向

2019-TNSM-TCNS: Node Selection With Privacy Protection in Crowdsensing Based on Twice Consensuses of Blockchain

1. 期刊/会议

IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK AND SERVICE MANAGEMENT

2. 应用场景

Crowdsensing Node Selection

3. 面临挑战

(1)  中心可信第三方平台带来的隐私挑战
(2)  用户的身份和服务属性信息泄露：
	 identity and service attributes of the users need to be submitted to the central platform

4. 提出方案

（1）基于两阶段验证一致性区块链的去中心化隐私保护模型系统框架图

(2) 利用椭圆曲线算法保护用户隐私
	ps:区块链假名（伪匿名）的方法

(3) 基于轻量级同态加密[1]的用户属性保护策略

(4) 两轮共识
	1)第一轮共识
		a. 计算信誉度：定义参与度（degree of participoation）UP
		b. 计算服务能力
		c. 计算任务类型匹配度
		d. 任务类型匹配度分类
	2）第二轮共识：上链

[1] J. Jiang, Y. Zheng, Z. Shi, X. Yuan, X. Gui, and C. Wang, “A practical system for privacy-aware targeted mobile advertising services,” IEEE Trans. Services Comput., to be published

5. 实现技术

(1) 区块链：以太坊
(2) 椭圆曲线加密(ECC)用于生成用户节点的地址（身份）信息
(3) 轻量级同态：利用异或的特性

2018-INFOCOM-Searching an Encrypted Cloud Meets Blockchain: A Decentralized, Reliable and Fair Realization

1. 期刊/会议

IEEE INFOCOM

2. 应用场景

Outsourced Data Search

3. 面临挑战

(1)  外包云平台不可信
(2)  现有验证机制无法满足复杂的请求，且无法检测不可信server的欺骗

4. 提出方案

(1) 基于区块链设计了一个区中心的隐私保护搜索机制
	1）确保数据拥有者收到正确的搜索结果

(2) 引入公平搜索机制financially-fair search construction
	1）单用户场景：数据拥有着想要搜索外包的数据，必须支付工人（矿工）一定的费用，并且一定可以得到正确可验证的结果
	2）多用户场景：数据拥有者可以授权其他用户访问他的数据，此时用户只有同时支付工人（矿工）和数据拥有者一定报酬后才能搜索到正确的结果

5. 实现技术

(1) 区块链：以太坊+智能合约
(2) 可搜索加密

2019-IEEE Access-BPTM: Blockchain-Based Privacy-Preserving Task Matching in Crowdsourcing

1. 期刊/会议

IEEE ACCESS

2. 应用场景

Crowdsourcing Task Matching

3. 面临挑战

(1)  现有隐私保护任务匹配方案没有考虑处理过程的可靠性（例如平台返回结果的正确性，拒绝服务等）
(2)  基于代理重加密的方案中，不可信/恶意/半可信平台可以链接工人/请求者的重加密密钥和搜索历史

4. 提出方案

(1) 基于区块链设计了一个具有隐私保护的任务匹配方案
	1）保护工人的兴趣点和请求者任务需求）
	2）利用区块链（伪匿名机制）保护请求者和工人的身份隐私
	3) 利用区块链的不可篡改特性，保证任务匹配的可靠性
(2) 匹配过程（可搜索加密+双线性对匹配）
	1）请求者基于可搜索加密方案构造密文索引，存入智能合约
	2）工人利用任务关键字，通过KM构造搜索陷门提交查询请求到智能合约进行任务匹配

(3) 智能合约设计
	addWorker(newWorkerAddress)
	removeWorker(oldWorkerAddress)
	addIndex(keywordIndex, encryptedTask, tmpPa- rameter)
	removeIndex(keywordIndex, tmpParameter)
	taskMatching(trapdoor)

5. 实现技术

(1) 区块链：以太坊+智能合约
(2) 可搜索加密+双线性对匹配(Bilinear Pairing)

2019-CS&T-Integrated Blockchain and Edge Computing Systems: A Survey, Some Research Issues and Challenges

1. 期刊/会议

IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS

2. 综述话题

Blockchain+Edge Computing

3. 已有区块链+边缘计算应用

4. 未来研究挑战

2020-TII-CrowdBLPS: A Blockchain-Based Location-Privacy-Preserving Mobile Crowdsensing System

1. 期刊/会议

IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS

2. 应用场景

Crowdsourcing System

3. 面临挑战

(1)  现有移动群体感知模型基于中心化平台
(2)  工人选取阶段的工人位置隐私难以得到保护

4. 提出方案

(1) 基于区块链设计了一个位置隐私保护的移动群体感知系统
	1）保证了信息的不可篡改和不可抵赖
(2) 两阶段机制（选择合适的工人保证数据质量）
	1）预注册阶段：
		定义控制参数P（子区域工人门限值）、Q（任务覆盖目标）来限制热点区域工人选择覆盖率过高
	2）工人选择阶段：
		第一步：估计工人混淆位置和任务的距离；
		第二步：由智能合约执行优化算法确定工人集合

5. 实现技术

(1) 区块链：以太坊+智能合约
(2) 基于部分集合覆盖的贪心算法（最优化问题）

2016-TIFS-An Efficient Privacy-Preserving Outsourced Calculation Toolkit With Multiple Keys

1. 期刊/会议

IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY

2. 密码学方案

分布式双门陷公钥密码系统（Distributed Two Trapdoor Public-Key Cryptosystem (DT-PKC)）

3. 方案构造

(1) 密钥生成

(2) 加密过程

(3) 使用弱私钥解密

(4) 使用强私钥解密

(5) 强私钥分割

(6-1) 部分解密Step1

(6-2) 部分解密Step2

(7) 同态特性

4. 方案实现

参见另一篇文章 Java BigInteger 实现分布式双门陷公钥密码系统（(DT-PKC)