【摘 要】
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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
【基金项目】
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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
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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。
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