适用于社交网络的隐私保护兴趣度匹配方案
【图文】：
步筛选，并将Alice的兴趣爱好抽象为喜好向量集合，如Alice喜欢关注小说、卡通和电影，抽象出来的向量集合为VAlice={novel，cartoon，movie}，筛选出来的用户同样抽象为类似Alice的向量集合，如VBob={basketball，novel，program}。图1用户兴趣度匹配3)Alice和Bob分别使用向量集合中的某个向量与对方的对应向量进行模糊匹配，如果匹配成功，则互相加为好友;否则活动结束。Alice和Bob相对于社交网络服务提供者来说是两个客户端，由于本文方案的构造是针对Alice和Bob而言的，为了方便标记和理解，本文将发起好友请求的Alice作为“客户端”，将筛选出来接受“客户端”请求的Bob作为“服务器”。Alice确定Bob满足了自己的匹配要求后才能申请Bob为好友，Bob同样要确定Alice是否与自己匹配，双方经历了这样的过程才能达到添加好友的目的。2004年，Freedman等［2］首次提出了半诚实模型下基于多项式的模糊隐私匹配问题，设计了一个“2-out-of-3”匹配方案，Chmielewski等［3］认为该方案存在缺陷，证明了客户端能够在没有与服务器端相同元素的前提下获得服务器数据。Ye等［4］提出了基于交错所罗门码(interleavedＲeed-Solomoncode)的share-hidingerror-correcting秘密共享方案，并构造了基于同态加密的模糊匹配协议。Hazay等［5］提出了以随机预言机为安全模型、在恶意模型下的隐私集合交集(PrivateSetIntersection，PSI)协议。Kamara等［6］在服务器辅助环境中设计了一个可支持十亿元素集合的PSI协议，Abadi等［7］设计了基于分值的外包可委托的O-PSI协议，它允许多个客户端独立的给服务器上传隐私数据集合，并且能够要求服务器计算出交集。Debnath等［8］设计了两个基于DDH(DecisionalDiffie-Hellma
k个哈希值来检查对应的数据位，如果其中任何一个数据位为0，则y不在向量S中;否则y可能存在于S中。而GarbledBloomFilters［10］是标准BloomFilters的变形，是概念的引申，其本质没有差异，同样支持成员查询。插入和查询元素与标准BloomFilters相同。其不同之处在于GarbledBloomFilters使用的是λbit串而并非0、1比特。本文中，我们用(m，n，k，H，λ)-GarbledBloomFilter来表示由(m，n，k，H，λ)确定的参数。用GBFS来表示数据向量S生成的GarbledBloomFilters，用GBFS［i］来表示GBFS中第i个λbit串。图2用BloomFilter存放元素x哈希值1．5半诚实模型半诚实模型［19］中，静态的半诚实敌手A控制着参与双方中的一方，并且严格按照协议的条件准确执行。敌手A可以通过另一方的输入推导出更多信息，但是不能对信息进行修改。设协议π计算出一个输入映射为输出的函数f:{0，1}*×{0，1}*→{0，1}*×{0，1}*，，f=(f1，f2)。对于每一对输入x，y∈{0，1}*来说，其输出为随机变量(f1(x，y)，f2(x，y))，其中一方获得f1(x，y)，另一方获得f2(x，y)。在模型中，A如果通过协议中的一方计算出来的任何信息只能从输入与输出中获得，那么协议π是安全的。半诚实模型可以通过模拟来形式化表示。协议执行过程中，如果参与方的视图被模拟时只考虑输入与输出，那么参与方i的输入(x，y)在协议π执行过程中可以表示为viewπi(x，y)=(w，ri，mi1，…，mit)，其中w∈(x，y)是i的输入，ri是i内部随机硬币投掷值，mij表示i接收的第j份消息。定义1半诚实模型。设f=(f1，f2)是确定性函数，如果存在多项式时间的方案Sim1和Sim2，即:{Sim1(x
【作者单位】： 武警工程大学电子技术系;网络与信息安全武警部队重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272492,61572521) 陕西省自然科学基金资助项目(2014JM8300)~~
【分类号】：TP309
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5 杜p
本文编号：2518241
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