"基于布隆过滤器的轻量级隐私信息匹配方案,旨在解决智能终端用户私有数据匹配过程中的隐私保护问题。该方案结合了布隆过滤器和二元向量内积协议,考虑了用户属性和偏好,通过六个步骤实现:建立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。方案特点在于不依赖可信第三方,降低了计算开销,并能抵御攻击。实验结果显示其计算效率优于典型方案。"
本文提出了一种创新的隐私信息匹配方法,主要关注在智能设备环境中用户的隐私保护。在当前数字化社会,用户的个人信息经常被用于各种服务匹配,这可能导致隐私泄露。因此,设计一个既能保护隐私又能有效执行匹配任务的方案至关重要。
布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构,用于判断一个元素是否可能在一个集合中。它通过一系列哈希函数将元素映射到一个位数组中,可以快速进行查询,但可能会出现假阳性错误(误判元素存在)。在此方案中,布隆过滤器被用来估计两个用户属性集的相似度,减少了直接比较敏感信息的需求,从而保护了隐私。
Dice相似性系数是一种衡量两个集合相似度的方法,其值范围在0到1之间,1表示完全相同,0表示完全不同。在本文的方案中,Dice系数被用于构建二维向量的相似度函数,使得用户属性和偏好的匹配更为精确。
二元向量内积协议则用于在不泄露原始信息的情况下计算两个向量的相似度。这种协议基于混淆技术,确保了数据的安全性,同时降低了计算复杂度。通过这个协议,用户可以在不暴露自己具体属性的情况下,评估与其他用户的信息匹配程度。
方案的六个步骤详细阐述了从建立相似度函数到最终确定匹配对象的整个流程。在不依赖第三方机构的情况下,这个方案能够提供安全的隐私保护,并通过混淆技术防止了蛮力攻击和无限制输入攻击,提高了系统的安全性。
实验结果证明,相比于传统方法,该方案在计算效率上有显著提升,这意味着在保护用户隐私的同时,也能保证服务的响应速度和用户体验。这一成果对于智能终端环境下的隐私保护和信息匹配具有重要的实践意义,为未来相关领域的研究提供了新的思路和技术支持。