社交网络中时间敏感与防伪激励机制在移动人群感知中的应用

"这篇研究论文探讨了通过社交网络实施时间敏感和证明稳定激励机制在移动人群拥挤情况下的应用。文章已被接受发表在未来某期的期刊上，但尚未完成最终编辑，可能会在正式出版前有所改动。作者包括LINGYUNJIANG、XIAOFUNIU、JIAXU（IEEE会员）、YUCHANWANG、YONGQIWU和LIJIE XU，他们来自江苏大学大数据安全与智能处理江苏省重点实验室。" 本文主要关注的是如何在移动人群感知（Mobile Crowdsensing, MCS）场景下，利用社交网络设计并实施一种有效且抗Sybil攻击的激励策略。MCS是一种利用智能手机等移动设备收集环境或社会数据的方法，而社交网络则为其提供了用户互动和信息传播的平台。在人群拥挤的环境中，如大型活动、公共交通工具等，这种技术尤其有用，因为它可以帮助实时监测和管理人流，预防可能的安全风险。 时间敏感性是本文的关键要素，意味着激励机制必须能够快速响应不断变化的环境条件和用户需求。例如，在紧急情况下，系统需要立即提供激励以鼓励用户参与数据收集，从而获取及时的信息。另一方面，证明稳定性（Sybil-Proof）则关注防止Sybil攻击，即恶意用户通过创建多个虚假身份来操纵系统，这在激励机制中可能导致资源的不公平分配或误导信息。 论文中，作者可能提出了一个或多个解决方案，这些方案可能包括但不限于：利用社交网络的信任关系验证用户身份，防止Sybil攻击；设计适应性激励算法，根据实时数据和环境变化动态调整激励水平；以及采用分布式共识机制来确保数据的真实性和一致性。 然而，由于提供的摘要信息有限，具体的机制设计、实验结果和性能评估并未详述。读者需要查阅完整的论文才能获得全面的了解。论文引用了DOI号码10.1109/ACCESS.2017，并提供了与IEEE相关的版权信息，强调了学术研究和个人使用的规定，以及重新发布或分发内容的许可要求。