论文摘要
随着移动设备和在线社交网络的快速发展,通过用户的个人属性配置文件匹配,能够帮助用户在邻近的社交网络中迅速找到和自己共同特征的朋友.然而,交友匹配很有可能泄漏用户的敏感信息,因此用户隐私得不到保障.提出一种移动社交网络中交友匹配过程中的隐私保护协议,用户利用混淆矩阵变换算法和内积计算实现交友过程中的隐私安全和高效的匹配;用户可以细粒度定义自己特征属性的特征权重,从而使匹配结果更精确.此外,利用机会分析模型模拟真实交友场景来保证交友的有效性.安全性分析表明,提出的方法更具有隐私性、可用性和更低的通信和计算开销.通过结合真实的社会网络数据进行测试和评估,对比结果显示,比现有解决方案更有效.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 罗恩韬,王国军,刘琴,孟大程,唐雅媛
关键词: 移动社交网络,隐私匹配,混淆矩阵,隐私保护,机会计算
来源: 软件学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 湖南科技学院电子与信息工程学院,中南大学信息科学与工程学院,湖南大学信息科学与工程学院
基金: 国家自然科学基金(61632009,61472451,61402543,61272151,61502163),湖南省自然科学基金(2018JJ2147,2018JJ3203),湖南省教育厅项目(2015C0589,17C0679),湖南科技学院计算机应用特色学科项目~~
分类号: TP309.7
DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005601
页码: 3798-3814
总页数: 17
文件大小: 1065K
下载量: 305
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