本文選題：隱私匹配 + 混淆矩陣變換　； 參考：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：隨著智能移動(dòng)終端的爆炸式發(fā)展,移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)(Mobile Social Networking, MSN)已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ钪兄陵P(guān)重要的一部分。MSN使得我們能夠隨時(shí)隨地享受社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用,像Facebook、Foursquare、LBS等等。而其中最重要的一項(xiàng)應(yīng)用就是基于接近度的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)(Proximity-Based Mobile Social Networking, PMSN)。PMSN是指,用戶利用自己智能終端上的藍(lán)牙或者WIFI,與一定物理范圍內(nèi)的其他用戶,建立社交活動(dòng)的一項(xiàng)應(yīng)用。PMSN為用戶提供更多與鄰近用戶建立社交活動(dòng)的機(jī)會(huì),并且當(dāng)沒(méi)有網(wǎng)路接入的時(shí)候,這無(wú)疑是唯一的機(jī)會(huì)。若想與周?chē)脩艚⑸缃换顒?dòng),用戶之間需要進(jìn)行屬性匹配,以此找出與自己志同道合者。然而,在匹配過(guò)程中,用戶需將個(gè)人屬性信息暴露給他人,這與用戶越來(lái)越看重的隱私問(wèn)題格格不入。因此,用戶更希望在能夠保證個(gè)人隱私的情況下,無(wú)所顧忌的享受這一應(yīng)用帶來(lái)的便利。為了實(shí)現(xiàn)隱私匹配,許多學(xué)者基于傳統(tǒng)加解密算法提出各種優(yōu)秀的解決方案。但是所提方案在算法方面總有這樣或者那樣的不足,并且,利用傳統(tǒng)復(fù)雜的加解密算法來(lái)實(shí)現(xiàn)的匹配方案往往需要很大的耗時(shí),而移動(dòng)設(shè)備相對(duì)來(lái)說(shuō),總是資源很受限,因此所提方案并不適用。基于上述問(wèn)題,我們提出了一種新穎的高效的基于權(quán)重的隱私匹配方案,與傳統(tǒng)的基于加解密方案不同的是,我們僅僅依靠利用簡(jiǎn)單的混淆矩陣變換,并且,我們?nèi)婵紤]了用戶共同的屬性及對(duì)不同屬性的不同愛(ài)好程度,相關(guān)性能及實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證了我們的方案實(shí)現(xiàn)了高效的隱私匹配。本文的研究工作主要如下：1. 總結(jié)了現(xiàn)有基于接近度的社交網(wǎng)絡(luò)中存在的隱私匹配方案及其不足,針對(duì)現(xiàn)有方案中未解決問(wèn)題,提出一種新穎的高效隱私匹配方案。我們利用簡(jiǎn)單矩陣混淆變換來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)方案中復(fù)雜的加解密算法,可以大大降低計(jì)算復(fù)雜度,改善執(zhí)行耗時(shí),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更高效的隱私匹配；2. 全面考慮了用戶共同的屬性及對(duì)不同屬性的不同愛(ài)好程度,計(jì)算出了兩兩用戶之間不同的匹配值,以此實(shí)現(xiàn)全方位的匹配,讓用戶能夠更細(xì)致的尋找好友。3. 針對(duì)現(xiàn)下比較流行的群組匹配問(wèn)題進(jìn)行了一定的分析研究,并針對(duì)群組匹配中的問(wèn)題,將我們兩方匹配方案進(jìn)行一定的擴(kuò)展,給出了一種高效的群組匹配方案。4. 利用安全第三方(Trusted Third Party, TTP)對(duì)用戶個(gè)人信息進(jìn)行簽名認(rèn)證,防止惡意用戶進(jìn)行窮舉攻擊,在很大程度上保證了用戶的隱私；5. 我們對(duì)本方案進(jìn)行了詳細(xì)的安全性能分析,并進(jìn)行了仿真模擬實(shí)驗(yàn),通過(guò)分析和詳細(xì)的圖表對(duì)比得知,我們的方案可以實(shí)現(xiàn)高效的隱私匹配。
[Abstract]:With the explosive development of smart mobile terminals , Mobile Social Networking ( MSN ) has become a crucial part of our daily life . MSN makes it possible for us to enjoy social networking applications anytime , anywhere , like Facebook , Foursquare , LBS , and so on . One of the most important applications is Proximity - Based Mobile Social Networking ( PMSN ) . In order to realize the privacy match , the user needs to expose the personal attribute information to others , which is a unique opportunity for the user to enjoy this application . In order to solve the problem in the prior art , a novel efficient privacy matching scheme is proposed , which can greatly reduce the computational complexity , improve the execution time and further realize more efficient privacy matching .
2 . Considering the common attributes of users and the different degrees of preference for different attributes , the different matching values between the two users are calculated , so that the omni - directional matching is realized , so that the user can find good friends more carefully . In order to solve the problem of group matching , we extend our two - party matching scheme and give an efficient group matching scheme . The user ' s personal information is signed and authenticated by the Trusted Third Party ( TTP ) , so that the malicious user can be prevented from carrying out the exhaustive attack , and the privacy of the user is ensured to a great extent ;
5 . We have carried out a detailed safety performance analysis of this scheme and simulated the simulation experiments . Through analysis and detailed chart comparison , we know that our scheme can achieve efficient privacy match .
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN918.4

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本文編號(hào)：2007089