【摘要】：針對社交網(wǎng)絡中用戶通過興趣度匹配進行交友而產(chǎn)生的敏感信息泄露問題,設計了基于隱私屬性的隱私保護興趣度匹配方案。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;方案基于半誠實模型,采用密碼協(xié)議來保護數(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。理論分析及運算結(jié)果均表明,該方案運行時間具有線性復雜度,并且可以支持較大規(guī)模數(shù)據(jù)集,可有效應用于信息種類繁雜、數(shù)據(jù)內(nèi)容龐大的網(wǎng)絡環(huán)境,滿足用戶實時高效的現(xiàn)實需求。
【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向量與對方的對應向量進行模糊匹配，如果匹配成功，則互相加為好友;否則活動結(jié)束。Alice和Bob相對于社交網(wǎng)絡服務提供者來說是兩個客戶端，由于本文方案的構(gòu)造是針對Alice和Bob而言的，為了方便標記和理解，本文將發(fā)起好友請求的Alice作為“客戶端”，將篩選出來接受“客戶端”請求的Bob作為“服務器”。Alice確定Bob滿足了自己的匹配要求后才能申請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到添加好友的目的。2004年，F(xiàn)reedman等［2］首次提出了半誠實模型下基于多項式的模糊隱私匹配問題，設計了一個“2-out-of-3”匹配方案，Chmielewski等［3］認為該方案存在缺陷，證明了客戶端能夠在沒有與服務器端相同元素的前提下獲得服務器數(shù)據(jù)。Ye等［4］提出了基于交錯所羅門碼(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］提出了以隨機預言機為安全模型、在惡意模型下的隱私集合交集(PrivateSetIntersection，PSI)協(xié)議。Kamara等［6］在服務器輔助環(huán)境中設計了一個可支持十億元素集合的PSI協(xié)議，Abadi等［7］設計了基于分值的外包可委托的O-PSI協(xié)議，它允許多個客戶端獨立的給服務器上傳隱私數(shù)據(jù)集合，并且能夠要求服務器計算出交集。Debnath等［8］設計了兩個基于DDH(DecisionalDiffie-Hellma

k個哈希值來檢查對應的數(shù)據(jù)位，如果其中任何一個數(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］是標準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。插入和查詢元素與標準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λbit串。圖2用BloomFilter存放元素x哈希值1．5半誠實模型半誠實模型［19］中，靜態(tài)的半誠實敵手A控制著參與雙方中的一方，并且嚴格按照協(xié)議的條件準確執(zhí)行。敵手A可以通過另一方的輸入推導出更多信息，但是不能對信息進行修改。設協(xié)議π計算出一個輸入映射為輸出的函數(shù)f:{0，1}*×{0，1}*→{0，1}*×{0，1}*，，f=(f1，f2)。對于每一對輸入x，y∈{0，1}*來說，其輸出為隨機變量(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。半誠實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)部隨機硬幣投擲值，mij表示i接收的第j份消息。定義1半誠實模型。設f=(f1，f2)是確定性函數(shù)，如果存在多項式時間的方案Sim1和Sim2，即:{Sim1(x
【作者單位】： 武警工程大學電子技術系;網(wǎng)絡與信息安全武警部隊重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61272492,61572521) 陜西省自然科學基金資助項目(2014JM8300)~~
【分類號】：TP309

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