中文摘要：

人本感知网是一种新兴的感知范式，在健康医疗、环境监测等领域有着广泛的应用价值。隐私保护是影响人本感知网部署应用的一个关键性基础问题，也是目前国际上研究的前沿焦点问题。人本感知网的参与性、机会性、智能性、社会性等鲜明特性，对其隐私保护机制的研究带来了严峻挑战。本项目将面向人本感知网隐私保护模型的构建问题，提出基于量子信息熵的隐私度量评估模型和多维属性标注的拓扑时变异构组网模型；在数据访问隐私方面，将提出结合信任与策略的语义级细粒度访问控制机制；在身份隐私保护方面，将提出基于层次化多群组的实体身份标识管理机制及全新的场景基身份匿名认证机制；在场景隐私方面，将研究面向mix-zone的多目标优化问题，设计多群组的博弈激励机制。项目将在人本感知网隐私保护的若干基础机理和关键技术上有所创新和突破，从而为人本感知网隐私保护机制研究提供必要的基础理论和技术手段，为人本感知网的大规模部署应用提供有力支撑。