近年来,公安、交通等政府部门在许多重要、危险区域布置了违章监控的电子设备,对违反相关法律法规的行为进行处罚,具有一定的震慑和规范作用。然而,政府部门在公共道路上布置的大量摄像头等昂贵基础设备,由于布置位置相对固定,某些区域不能完全覆盖,而且设备放置在室外容易损坏,维护成本高。上述存在的问题一直以来都没有很好的解决方法。随着无线通信技术的发展和移动终端设备的普及,基于群体感知思想的应用系统被广泛关注。当今的智能手机内置多种感应元器件,具有非常强的计算和感知能力,且使用率不断增长。通过分析大量的移动设备用户主动或被动感知的数据,根据特定的模型和算法进行计算处理,可以高效地解决生活中许多重要的现实问题。云计算的普及使得越来越多的数据存储和计算工作都外包到云服务器上进行处理。这是因为云服务器一般具有更为强大的存储和计算能力,同时还具有部署简单和使用灵活等优点。数据拥有者希望利用云计算的优势,将数据交给云平台进行存储、管理和计算。然而,在这样的云外包场景中,如何保证数据拥有者的敏感数据的安全是一个非常关键的问题。基于上述背景,本文提出一个基于群体感知技术,能够保护隐私信息的交通违章监控辅助系统方案。本文的系统利用大量智能手机用户作为感知节点,主动拍摄道路上发生的交通违章行为,加入时空信息后,使用特殊加密方法进行预处理,存储在云服务器中,辅助有关部门进行针对性的查询,发现问题、解决问题。我们的系统结合了保序加密和基于属性的加密方案的优点,创新地实现了在保证敏感的感知数据明文在“诚实但好奇”的云服务器中不被泄露的前提下,进行具有访问权限控制的范围查询操作。文章首先介绍了相关理论基础和系统结构,再对保护隐私的方案设计和公式化构造进行了详细描述,最后通过有效的实验验证了系统方案的正确性和可行性。