移动群智感知是指移动用户通过随身携带的电子设备来采集数据，并且协作完成复杂任务。最近数十年，随着智能手机、车载电子设备、可穿戴式设备等大量的移动终端设备的普及，可以利用这些设备轻易地采集到大量重要的数据。移动群智感知充分利用了用户手中移动设备的闲置资源进行采集和计算工作，解决了如城市噪声地图绘制、城市环境地图绘制、交通流量地图绘制、应急事件提醒、海量书本电子化等诸多复杂的实际问题，因此有着巨大的商用价值和研究意义。　　已有的理论研究大多聚焦于感知数据和位置信息的隐私保护，没有针对任务分配过程进行隐私保护研究。另外，也少有针对非法用户参与系统的用户认证机制进行研究。因此，本文针对移动群智感知的任务分配算法以及相关的安全机制（包括隐私保护和用户认证）进行了研究。首先，我们将用户执行感知任务的时间长度作为一种感知质量的指标。我们研究了时长敏感的移动群智感知任务问题，并对相应的优化机制进行研究;其次，我们对移动群智感知系统安全机制进行了研究，也就是分别对任务分配过程所涉及到的用户数据隐私的保护机制以及移动环境下基于智能手机的用户认证机制进行了研究。具体而言，本文的主要贡献和创新点如下:　　1.我们提出了一个时长敏感的移动群智感知任务分配机制。我们证明了时长敏感的任务分配问题是NP难解问题，并设计一个基于贪婪策略的任务分配算法，进一步地使用禁忌搜索技术进行了优化。实验结果表明，与已有的基于贪婪策略的群智感知任务分配算法相比，本文所提的任务分配机制能够降低招募用户执行感知任务的成本平均约10％左右。　　2.我们提出了一个保护隐私的移动群智感知任务分配协议。我们将感知质量敏感的移动群智感知问题形式化为了一个加权集合覆盖问题，并基于贪婪选择策略设计了一个基本的任务分配算法。然后，将任务分配看作是一个多方安全计算过程，采用秘密分享技术，在半诚实模型下针对该任务分配算法设计了一个隐私保护协议。最后，还证明了该协议的安全性，分析了其任务分配性能的近似比。与已有的工作相比，该协议无需可信第三方，也不需要进行加解密操作，具有较好计算性能。　　3.我们提出了一个基于手势识别的移动群智感知的用户认证的安全机制。我们分析现有认证机制，利用语谱图呈现手势对声波产生的多普勒效应。然后我们利用目标检测技术实现了用户认证。实验表明，该方法有着较为可靠的超声波手势识别精准度，并给出了可接受的认证机制。