[发明专利]基于矩阵变换算法的隐私匹配方法

说明书

技术领域：

本发明属于无线网络领域，涉及个人隐私的保护，可用于移动社交网络基于接近度的个人隐私匹配。

背景技术：

随着智能移动终端的迅猛发展和移动互联网的不断成熟，移动社交网络也逐渐成为我们日常生活中至关重要的一部分。根据电子市场的一项调查显示，到2013年，全球智能手机使用者将达到十亿，美国智能手机的使用者将达到六亿，而中国智能手机使用量将超越美国，而移动社交网络也将达到五千六百多万。移动社交网络可以使用户随时随地的享受像Facebook、Foursquar、微信、陌陌、位置定位等的服务。而在这些应用中，一个重要的服务是基于接近度的移动社交网络PMSN，PMSN是指物理上的临近用户通过装备在他们手机上的蓝牙或无线网络WiFi来直接进行社交活动。发起者对附近的用户发起交友请求，响应者根据他们的个人属性匹配程度来决定是否成为好友。

然而，在用户享受移动社交网络的便利同时，其隐私也可能已经暴露给了不可信的他人。例如，用户在进行属性匹配的时候，需要将个人信息广播以进行匹配来寻得最佳匹配好友。因此，用户需要面临另一个选择：一方面，用户需要向附近的人或者第三方发送自己的信息来进行信息匹配；另一方面，用户不希望自己的兴趣暴露给不可信的陌生人。正是因为这些顾虑，使得很多潜在用户对使用移动社交网络望而却步。

无论是政府、工业界还是学术界，都对这一问题给于了极大的关注。例如，欧洲委员会通过了《隐私与电子通信法》，对电子通信处理个人数据时的隐私保护问题给出了明确的法律规定；运营商方面，全球最大的移动通信运营商之一沃达丰也制订了一套隐私管理业务条例；而在学术界，近年来这一问题更是得到了广泛的研究。

目前常见的一些关于隐私匹配的方案中，大致可以分为基于安全可信第三方TTP、基于兴趣交集的匹配PSI、基于权重的匹配和一些其他的方法。

在基于第三方的匹配方案中，用户将他们的信息传送给TTP，由第三方作为匹配中心计算并得出最佳匹配者。然而，由于第三方需要知道所有用户的信息进行匹配，而用户所依靠的第三方并不绝对可信，因此，如果第三方所掌握的信息被攻破，由此引出的隐私泄露问题也是不可估量的。

在基于PSI的匹配方案中，用户通过比较各自属性的交集来衡量匹配程度。由于用户可以自由的输入，基于PSI的方法在一定程度上也面临着无限输入所带来的隐私泄露问题。例如，M.Li等人提出通过比较共同属性的数目来寻求最佳匹配，然而由于用户喜好程度的不同，仅仅依靠属性交集来决定是否为最佳匹配并不可行。

在基于权重的匹配方案中，用户通过比较每个属性的权重，加权计算得出权重差异总和来衡量匹配相似性。然而，此方案并没有考虑用户对不同的属性偏好不同，以此方法作为衡量标准并不合适。例如，R.Zhang通过计算属性对应权值的差异和，得到的结果不能完全的解决用户寻求最佳匹配的需求。

此外，上述方法由于利用交换加密或者同态加密算法来实现匹配，因而需要很大的耗时，这对于手机这个资源受限的设备来说，并不能高效的实现用户想实现的匹配过程。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出了一种基于矩阵变换算法的隐私匹配方法，以在没有依赖安全可信第三方的情况下，高效寻求用户之间的最佳匹配。

实现本发明目的技术思路是：利用简单矩阵变换算法，并且同时考虑共同属性数目和个人偏好两个方面，通过计算两两用户之间的最大匹配值，实现用户之间的最佳匹配。其技术步骤如下：

（1）建立用户与证书管理机构CA的通信系统框架，即任意一个用户通过蓝牙网络或者WiFi与其临近用户进行通信，通过3G或4G蜂窝网与证书管理机构CA进行通信，证书管理机构CA，用于为用户提交的属性进行验证，为用户属性产生证书并进行相应证书管理；

（2）在用户与证书管理机构CA的通信系统框架中，利用基于矩阵变换算法进行隐私匹配：