La creciente proliferación de dispositivos móviles habilitados para GPS, incluidos Vehículos Aéreos No Tripulados (UAVs), teléfonos inteligentes y computadoras portátiles, ha resultado en un importante aumento en la externalización de datos espaciales a servidores en la nube para fines de almacenamiento y cálculo, como asignación de tareas y servicios basados en la ubicación. Sin embargo, la dependencia de servidores en la nube no confiables introduce el riesgo de violaciones de privacidad, ya que estos servidores poseen la capacidad de deducir y acceder a la información privada de los usuarios en función del contenido de la tarea y los requisitos de consulta. Los esquemas existentes de asignación de tareas que preservan la privacidad ofrecen solo un control de acceso grueso y no temporal, lo que restringe su aplicabilidad en escenarios que involucran múltiples usuarios y datos de series temporales, como trayectorias y rutas relacionadas con el tiempo. Para superar estos desafíos, este documento propone un esquema de Asignación de Tareas Eficiente y que Preserva la Privacidad con Control de Acceso Temporal (EPTA-T) para la detección de multitudes móviles. Al aprovechar las técnicas del código Gray y la multiplicación de matrices randomizables, EPTA-T logra una asignación de tareas eficiente y que preserva la privacidad en la detección de multitudes móviles. Específicamente, EPTA-T admite un control de acceso detallado y temporal a través de la utilización de un árbol de acceso basado en atributos e integración de funciones. El análisis de seguridad formal demostró que EPTA-T garantiza de manera efectiva la privacidad de los datos y la privacidad de las consultas durante todo el proceso de asignación de tareas. Experimentos extensos realizados con un conjunto de datos del mundo real indicaron que el esquema EPTA-T superó el rendimiento del esquema de vanguardia.