發(fā)布時(shí)間：2019-07-23 15:27

【摘要】：針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶通過興趣度匹配進(jìn)行交友而產(chǎn)生的敏感信息泄露問題,設(shè)計(jì)了基于隱私屬性的隱私保護(hù)興趣度匹配方案。該方案利用Bloom Filters來獲取雙方興趣愛好集合元素的交集,確定雙方興趣愛好的匹配程度,滿足匹配要求的雙方可以根據(jù)意愿互相添加為好友;方案基于半誠(chéng)實(shí)模型,采用密碼協(xié)議來保護(hù)數(shù)據(jù)的安全性,防止惡意用戶非法獲取用戶敏感信息,避免造成信息的濫用和泄露。理論分析及運(yùn)算結(jié)果均表明,該方案運(yùn)行時(shí)間具有線性復(fù)雜度,并且可以支持較大規(guī)模數(shù)據(jù)集,可有效應(yīng)用于信息種類繁雜、數(shù)據(jù)內(nèi)容龐大的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,滿足用戶實(shí)時(shí)高效的現(xiàn)實(shí)需求。
【圖文】：

步篩選，并將Alice的興趣愛好抽象為喜好向量集合，如Alice喜歡關(guān)注小說、卡通和電影，抽象出來的向量集合為VAlice={novel，cartoon，movie}，篩選出來的用戶同樣抽象為類似Alice的向量集合，如VBob={basketball，novel，program}。圖1用戶興趣度匹配3)Alice和Bob分別使用向量集合中的某個(gè)向量與對(duì)方的對(duì)應(yīng)向量進(jìn)行模糊匹配，如果匹配成功，則互相加為好友;否則活動(dòng)結(jié)束。Alice和Bob相對(duì)于社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者來說是兩個(gè)客戶端，由于本文方案的構(gòu)造是針對(duì)Alice和Bob而言的，為了方便標(biāo)記和理解，本文將發(fā)起好友請(qǐng)求的Alice作為“客戶端”，將篩選出來接受“客戶端”請(qǐng)求的Bob作為“服務(wù)器”。Alice確定Bob滿足了自己的匹配要求后才能申請(qǐng)Bob為好友，Bob同樣要確定Alice是否與自己匹配，雙方經(jīng)歷了這樣的過程才能達(dá)到添加好友的目的。2004年，F(xiàn)reedman等［2］首次提出了半誠(chéng)實(shí)模型下基于多項(xiàng)式的模糊隱私匹配問題，設(shè)計(jì)了一個(gè)“2-out-of-3”匹配方案，Chmielewski等［3］認(rèn)為該方案存在缺陷，證明了客戶端能夠在沒有與服務(wù)器端相同元素的前提下獲得服務(wù)器數(shù)據(jù)。Ye等［4］提出了基于交錯(cuò)所羅門碼(interleavedＲeed-Solomoncode)的share-hidingerror-correcting秘密共享方案，并構(gòu)造了基于同態(tài)加密的模糊匹配協(xié)議。Hazay等［5］提出了以隨機(jī)預(yù)言機(jī)為安全模型、在惡意模型下的隱私集合交集(PrivateSetIntersection，PSI)協(xié)議。Kamara等［6］在服務(wù)器輔助環(huán)境中設(shè)計(jì)了一個(gè)可支持十億元素集合的PSI協(xié)議，Abadi等［7］設(shè)計(jì)了基于分值的外包可委托的O-PSI協(xié)議，它允許多個(gè)客戶端獨(dú)立的給服務(wù)器上傳隱私數(shù)據(jù)集合，并且能夠要求服務(wù)器計(jì)算出交集。Debnath等［8］設(shè)計(jì)了兩個(gè)基于DDH(DecisionalDiffie-Hellma

k個(gè)哈希值來檢查對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)位，如果其中任何一個(gè)數(shù)據(jù)位為0，則y不在向量S中;否則y可能存在于S中。而GarbledBloomFilters［10］是標(biāo)準(zhǔn)BloomFilters的變形，是概念的引申，其本質(zhì)沒有差異，同樣支持成員查詢。插入和查詢?cè)嘏c標(biāo)準(zhǔn)BloomFilters相同。其不同之處在于GarbledBloomFilters使用的是λbit串而并非0、1比特。本文中，我們用(m，n，k，H，λ)-GarbledBloomFilter來表示由(m，n，k，H，λ)確定的參數(shù)。用GBFS來表示數(shù)據(jù)向量S生成的GarbledBloomFilters，用GBFS［i］來表示GBFS中第i個(gè)λbit串。圖2用BloomFilter存放元素x哈希值1．5半誠(chéng)實(shí)模型半誠(chéng)實(shí)模型［19］中，靜態(tài)的半誠(chéng)實(shí)敵手A控制著參與雙方中的一方，并且嚴(yán)格按照協(xié)議的條件準(zhǔn)確執(zhí)行。敵手A可以通過另一方的輸入推導(dǎo)出更多信息，但是不能對(duì)信息進(jìn)行修改。設(shè)協(xié)議π計(jì)算出一個(gè)輸入映射為輸出的函數(shù)f:{0，1}*×{0，1}*→{0，1}*×{0，1}*，，f=(f1，f2)。對(duì)于每一對(duì)輸入x，y∈{0，1}*來說，其輸出為隨機(jī)變量(f1(x，y)，f2(x，y))，其中一方獲得f1(x，y)，另一方獲得f2(x，y)。在模型中，A如果通過協(xié)議中的一方計(jì)算出來的任何信息只能從輸入與輸出中獲得，那么協(xié)議π是安全的。半誠(chéng)實(shí)模型可以通過模擬來形式化表示。協(xié)議執(zhí)行過程中，如果參與方的視圖被模擬時(shí)只考慮輸入與輸出，那么參與方i的輸入(x，y)在協(xié)議π執(zhí)行過程中可以表示為viewπi(x，y)=(w，ri，mi1，…，mit)，其中w∈(x，y)是i的輸入，ri是i內(nèi)部隨機(jī)硬幣投擲值，mij表示i接收的第j份消息。定義1半誠(chéng)實(shí)模型。設(shè)f=(f1，f2)是確定性函數(shù)，如果存在多項(xiàng)式時(shí)間的方案Sim1和Sim2，即:{Sim1(x
【作者單位】： 武警工程大學(xué)電子技術(shù)系;網(wǎng)絡(luò)與信息安全武警部隊(duì)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272492,61572521) 陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014JM8300)~~
【分類號(hào)】：TP309

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