众包作为一种分布式的任务解决模式,它将一个复杂的任务布置给一组按特定要求或者随机选择的人员去完成。但是,随着物联网技术的蓬勃发展和智能移动终端在日常生活中的日益普及,越来越多的与空间相关的任务,例如环境监测、智能交通以及流行疾病防控等,需要拥有智能移动终端的人员去执行。于是,移动众包这种新型众包模式应运而生,它极大的方便了人们对于空间相关数据的采集和处理,目前,无论是工业界还是学术界,移动众包都获得了极大的关注。在典型的移动众包应用中,用户通过智能移动终端内嵌的各式各样的传感器收集大量来自自身和周边的感知数据,并提交这些数据到移动众包服务器。不过,这些数据会包含智能移动终端使用者以及与任务相关的隐私。不可信的移动众包服务器以及潜在的外部攻击者不可避免地给这些隐私带来了极大的威胁。对于此类问题,相关的研究在近几年也引起了诸多关注。本文将主要关注任务数据的高效加密分发,基于位置的任务安全匹配,以及收集数据的可验证的安全去重和融合处理。本文主要工作及贡献包括以下三部分:1)提出了一种基于重加密的任务加密分发机制。在不泄露任务数据的情况下,将任务数据经过移动众包服务器转发后分发给多个拥有智能移动终端的任务执行者。本文采用基于身份的广播代理重加密算法来保护任务数据,首先任务发布者加密任务数据后,将密文发送给移动众包服务器,服务器利用任务执行者的身份重加密此密文,再将重加密后的密文分发给这些任务执行者。相对于现有需要为每个任务执行者生成特定重加密密文的任务分发机制,本文提出的分发机制只需要生成一个重加密密文就可以同时共享给多个任务执行者,这样可以极大地降低移动众包服务器的计算开销和存储开销。此外,基于身份的广播代理重加密算法可以有效的抵御选择性明文攻击。仿真实验结果表明,本文提出的任务分发机制可以高效且安全的实现任务分发,能够极大地减少任务分发周期,加快整体任务执行过程。2)提出了一种基于位置的任务安全快速匹配机制。对于众包任务匹配来说,位置信息已经成为最常用的条件之一。不论是任务发布者还是任务执行者,位置信息都是非常重要的隐私。因此,本文提出基于位置的安全快速任务匹配机制,采用区域划分的方式将感知区域划分成等比例的子区域,将任务和任务执行者的位置映射到这些子区域内,同一子区域内的任务和任务执行者再进行位置比较。匹配全程位置隐私不会泄露,同时这种匹配机制可以极大提升任务匹配的效率,尤其当任务的数量巨大时。此外,现存方案采用同态加密或者具有同态特性的加密算法来判断任务执行者的位置和任务感知区域的关系,无疑会造成较大的计算开销或者通信开销,因此,我们首次将SGX芯片技术引入移动众包场景中比较任务执行者的位置和任务感知区域的关系。3)提出了一种可验证的感知数据安全去重和融合机制。任务执行者收集的感知数据或多或少会包含他们的隐私信息,如位置、特长、偏好及健康状况等,尤其通过这些数据会推测出任务数据中的部分内容。感知数据只有经过相应的统计技术处理才能得到有价值的信息。例如,获取一个地区的温度就需要对多份感知数据求平均值,统计一个地区传染病患者需要进行求和运算。此外,任务不可避免会分发给有相同背景知识的任务执行者,这些任务执行者收集到的感知数据必然是相同的,这些数据参与统计处理会影响最终统计结果的准确度。由于委托移动众包服务器对感知数据进行处理,任务发布者必须对处理结果进行验证。因此,本文提出对感知数据进行可验证的安全去重和融合机制。任务执行者对收集到的感知数据分别通过消息锁定加密和Paillier加密,然后发送给移动众包服务器进行去重和融合处理,再将处理后的结果发送给任务发布者。任务发布者分别验证服务器是否正确地去重和融合。该机制可以有效地抵御重放攻击和重复伪造攻击。仿真实验结果表明,本文提出的机制可以高效的实现数据融合,在任务执行者端的计算开销也较低。