一种新型的近邻移动社交网络交友隐私保护方法

摘要

本发明公开了一种新型的近邻移动社交网络交友隐私保护方法，发起者将自己的个人配置文件矩阵MA_l×n经过随机矩阵和素数混淆，并通过广播的方式给周围有意愿参与近邻移动社交网络邻近的潜在应答者，应答者利用自身的配置文件矩阵与发起者的混淆矩阵进行计算，确保应答者仅仅了解他们双方之间的共同权重属性的信息；应答者将匹配结果发送给发起者，使得发起者除了知道发起者和应答者的相似程度之外，发起者和应答者均不知道会话双方的任何属性信息细节，因此发起者和应答者双方的隐私都可以得到保护。同时利用应答者作为代理对发起者的个人配置文件进行转发，可以在更大的区域内安全的找到与发起者更加精确的匹配用户。

主权项

一种新型的近邻移动社交网络交友隐私保护方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤1：构造用户的个人属性偏好权重矩阵MA_l×n；${\mathrm{MA}}_{l\times n}=\left[\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& ...& a_{1n}\\ a_{21}& a_{22}& \mathrm{..}& a_{2n}\\ ...& \mathrm{...}& ...& ...\\ a_{l1}& a_{l2}& ...& a_{ln}\end{array}\right]$其中，a_ij为用户的属性偏好权重矩阵中的元素，取值为0或1，i∈[1,l]，j∈[1,n]；属性偏好权重矩阵中每行的元素代表用户的对属性的偏好程度，也称为属性权重，n为兴趣属性类别数量，每列中的元素代表用户的属性；所述兴趣权重根据用户在设定时间内的参与兴趣活动的频率的百分比进行设定，将频率百分比区间[0，100％]等分成l份，每个区间从小到大依次对应的兴趣权重分别为1,2,3...，l；步骤2：构建发起兴趣匹配报文请求的发起者的个人属性偏好混淆矩阵以及获取恢复明文的密钥矩阵，同时，发起者将个人属性偏好混淆矩阵发送给愿意参加匹配的应答者；所述个人属性偏好混淆矩阵MA_l×n^*是利用随机产生的两个素数α,β和两个随机矩阵MC_l×n,MD_l×n对发起兴趣匹配报文请求的发起者的个人属性偏好权重矩阵进行混淆操作获得：$\left\{\begin{array}{cc}{a}_{ij}^{*}=\alpha +c_{ij}+r_{ij}\times \beta & a_{ij}=1\\ a_{ij}^{*}=c_{ij}+r_{ij}\times \beta & a_{ij}=0\end{array}\right.$其中，c_ij为MC_l×n中的元素，r_ij为MD_l×n中的元素，均为随机数，i∈[1,l]，j∈[1,n]；所述密钥矩阵为l×1的矩阵中每个元素为k_i，k_i＝k_i+(r_ijβ‑c_ij)；步骤3：利用应答者的属性偏好权重矩阵与步骤2构建的发起者的混淆矩阵的转置矩阵相乘，将相乘后的矩阵D返回给发起者；步骤4：发起者利用相乘后的矩阵D和步骤2获得的密钥矩阵进行求模操作，得到求模结果矩阵T，T＝(t_ij)_l*l，t_ij＝(d_ij+k_i)modq，其中，q为一个随机素数；并将求模结果矩阵T按照公式进行转换得到转换矩阵T^*，p为一个随机素数；步骤5：将转换矩阵T^*与位置权重恢复矩阵(W_ij)_l×l进行内积运算，获得发起者与应答者的相似度矩阵，并将相似度矩阵中的每个元素累加的结果作为两者的相似度值；${\left(W_{ij}\right)}_{l\times l}=\left\{\begin{array}{cc}i\times j;& i=j;\\ i+j-1& i\ne j;\end{array}\right.$步骤6：应答者作为代理转发发起者的混淆矩阵MA_l×n^*以及发起者在当前一轮匹配过程中得到的最大相似度，按照最大相似度对应的发起者和应答者建立通信，进行移动社交网络活动。