何英杰，李启伟，孙涵，郜迪，董剑峰，杨书华

（中国电子科技集团公司第二十二研究所，河南 新乡 453000）

1 引言

物联网各种各样的应用将各个终端设备数据聚合到数据中心，通过对设备数据的统计分析来为消费者提供优质的服务[1]，例如智慧家居[2]、智慧交通[3]、智慧医疗[4]等，这些应用提高了人们的生活质量并产生了巨大的社会经济效益[5]。

物联网应用利用聚合数据产生价值，物联网数据质量越高，数据价值也就越大。但是，不同的物联网设备采集的数据质量具有差异性[6]。首先，引起物联网数据质量差异性的主要原因是数据的不确定性，例如，数据聚合的环境动态变化可使数据产生不定因素（错误、噪声、分布状态等）[7]，从而影响原始数据质量；其次，物联网系统可能存在恶意节点，恶意节点产生异常数据，若这些质量较低的异常信息聚合到数据中心，则会影响应用的实际效果；此外，物联网系统中存在大量收集用户敏感数据的设备，这些设备常常成为恶意攻击者的目标，例如，物联网中的共谋攻击[8]、扰动攻击[9]或者选择明文攻击（chosen-plaintext attack，CPA）[8]等都会引起数据隐私的泄露问题。因此，提高聚合数据的质量以及保护数据隐私对物联网应用而言极其重要。

为了应对提高聚合质量的挑战，真相发现最近已得到广泛研究[10]，旨在从不可靠的数据中发现真值。真相发现方法的基本原则是：若感知的数据更接近汇总结果，则将为其分配较高的权重；而若数据具有较高的权重，则将在聚合过程中，其数据获得更多统计。……