支持K-近邻搜索的移动社交网络隐私保护方案

作     者：李宇溪 周福才 徐紫枫 LI Yu-Xi;ZHOU Fu-Cai;XU Zi-Feng

作者机构：东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819 东北大学软件学院沈阳110819 

基　　金：国家自然科学基金(61772127 61532007 61472184)资助 

出 版 物：《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)

年 卷 期：2021年第44卷第7期

页      码：1481-1500页

摘      要：聚焦移动社交网络特征和用户隐私保护的多元需求,本文首次提出一种支持K-近邻搜索的移动社交网络隐私保护方案.方案首先构建融合细粒度访问控制的位置隐私安全模型,在此模型下设计面向移动终端的轻量级位置加密算法,并基于同态加密机制以及安全多方计算思想设计位置密文重加密协议以及K-近邻搜索协议,从而构建安全可信的协同搜索架构,保证服务提供商在无需解密位置的前提下,对用户与好友之间距离进行安全计算并排序,在保护用户位置隐私的同时满足其近邻搜索服务的可用性;除此之外,为了满足细粒度访问控制,方案提出基于公钥广播加密的好友动态管理机制,用户无需为原有好友更新各自的密钥集合的情况下即可赋予或移除好友搜索其位置的权力,实现常数级好友身份认证.安全性方面,方案在随机预言模型下满足自适应L-语义安全性以及撤销安全性.性能方面,与单服务器架构的相关工作相比,本方案降低了用户与服务器之间通信代价的同时,减少了向服务器泄露的位置信息与搜索模式,实现移动社交网络隐私性与可用性的有效平衡.

主 题 词：移动社交网络 隐私保护 协同架构 密文搜索 安全多方计算 同态加密 

学科分类：0839[0839] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11897/SP.J.1016.2021.01481

馆 藏 号：203104188...