【摘 要】
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针对智能终端用户私有数据匹配中的隐私保护问题,基于布隆过滤器和二元向量内积协议,提出一种新的综合考虑用户属性及其偏好的轻量级隐私信息匹配方案,包括建立基于Dice相似
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室,北京电子科技学院信息安全系
【基金项目】
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国家自然科学基金-广东联合基金资助项目（U1401251）, 国家高技术研究发展计划（“863”计划）基金资助项目（2012AA013102）, 教育部重点基金资助项目（209156）
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针对智能终端用户私有数据匹配中的隐私保护问题,基于布隆过滤器和二元向量内积协议,提出一种新的综合考虑用户属性及其偏好的轻量级隐私信息匹配方案,包括建立基于Dice相似性系数的二维向量相似度函数、设置参数、生成布隆过滤器、计算二元向量内积、计算相似度和确定匹配对象6个部分。该方案采用基于布隆过滤器的相似度估计和基于混淆方法的二元向量内积协议,在不依赖于可信第三方的前提下,大幅度降低计算开销,且能够有效抵御蛮力攻击和无限制输入攻击。实验结果表明,该方案与典型代表方案相比,计算效率得到明显提升。
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