本发明公开了一种移动群体感知中保护位置隐私的在线任务分配方法，该方法基于地理不可区分性实现工人位置隐私的保护，支持在线的策略为实时到达感知平台的任务和工人进行相应的匹配。在本发明中，工人首先采用平面拉普拉斯机制生成扰乱位置并在后面的过程中用扰乱位置代替实际位置；考虑到扰乱位置的误差性，本发明设计了一种基于概率的量化可达性的方法；之后设计了两种距离比较机制，一种基于工人，另一种基于任务；经过上述过程，感知平台为实时的工人匹配最大概率离该工人最近的任务和为实时的任务分配最大概率离该任务最近的工人。本发明在保护了工人位置隐私的情况下实现了半可信感知平台中实时的在线任务分配。