移动社交网络中隐私保护的用户相似度计算协议研究

摘要：

在移动社交网络中朋友推荐的过程中，为了提供更好的服务，通常需要计算两个用户之间的相似度值。为了避免在相似度计算过程中泄露用户的属性等隐私信息，设计了基于 Paillier 加密算法的三方点积计算协议。利用两个用户隐私属性向量的点积值来代表用户间的相似度，对两个用户间的隐私向量进行加密后再计算其点积值，然后判断点积值是否满足系统或用户设定的某个阈值的要求。在此过程中，保证用户的隐私信息和点积值不被泄露给任何一方。性能分析和实验测试结果表明协议具有较高的安全性和运行效率。

关键词：移动社交网络、隐私保护、相似度计算、Paillier加密

分类号：G62;TP3

资助基金：教育部基本科研业务费编号N130316001，N110216001；国家自然科学基金编号N61173027资助。

在线出版日期：2015-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1723-1728