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1. 社交网络中基于CP-ABE的隐私保护属性匹配方法
崔炜荣, 杜承烈
计算机应用    2018, 38 (4): 1051-1057.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102407
摘要838)      PDF (1182KB)(422)    收藏
针对社交网络中用户属性匹配的隐私保护问题,提出一种可保护隐私的用户属性匹配方法。该方法基于匿名属性加密技术构建,可应用于集中式属性匹配场景中。在该方法中,用户用两个属性列表分别表示自我描述和交友偏好,并通过将自我描述转化为属性密钥以及将交友偏好转化为密文访问控制策略来实现属性信息的隐藏。服务器通过判断是否能够正确解密进行匹配判定。运用该方法,服务器可以在不必了解匹配双方具体属性信息的情况下完成双向属性匹配判定。分析和实验结果表明,在保证隐私安全性的同时,该方法也具备较高的计算效率,具有较强的实用性。
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2. 移动社交网络中可保护隐私的快速邻近检测方法
崔炜荣, 杜承烈
计算机应用    2017, 37 (6): 1657-1662.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.06.1657
摘要477)      PDF (948KB)(587)    收藏
针对邻近检测中的用户隐私保护问题,提出了一种可保护隐私的快速邻近检测方法。该方法用网格划分地图。在邻近检测的过程中:首先,用户的邻近区域被转化为其周边网格的集合;然后,利用隐私交集运算(PSI)计算用户邻近区域的交集以达到保护隐私的目的;最后,依据交集是否为空进行邻近判定。分析和实验结果表明,与现有的基于私密相等性检测以及基于坐标变换的方法相比,所提方法解决了邻近检测中隐私保护的公平性问题,能够较好地防范勾结攻击,并且具备较高的计算效率。
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