[发明专利]基于盲签名的细粒度隐私保护症状匹配系统及其匹配方法

权利要求书

1.一种基于盲签名的细粒度隐私保护症状匹配系统，其特征在于：包括用户、AP网络和监护中心，监护中心包括可信症状管理中心SA、PHI存储设备和医生；可信症状管理中心SA为所有用户分发身体传感器节点；用户通过无线传感器节点采集用户健康信息，并由智能终端进行数据的整合、分析和显示，可信症状管理中心SA通过网络将PHI值传输到远程医疗中心，同时进行隐私症状匹配和广播交友信息，医生根据病人的PHI值即个人健康信息给予远程健康监控。

2.一种基于盲签名的细粒度隐私保护症状匹配方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

(1)系统初始化：用户分别与可信症状管理中心SA以及该用户周围其他用户建立通信，可信症状管理中心SA为所有用户分发身体传感器节点；

(2)生成用户的密钥：用户Alice首先随机选取两个大素数p和q，计算乘积N＝p×q，然后随机选取加密密钥e，使e和(p-1)(q-1)互素，最后用欧几里得扩展算法计算解密密钥d，以满足ed≡1mod(p-1)(q-1)，则得到公钥为(N,e)，私钥为(N,d)；

(3)广播信息产生；

(4)盲签名生成：用户Bob在收到症状信息匹配请求时，将自己的所有症状信息分别盲化后发给用户Alice，用户Alice收到相应信息分别签名后再发给用户Bob，用户Bob将收到的签名后的症状信息进行去盲并发给用户Alice；

(5)用户Alice将去盲后签名症状信息进行匹配。

3.根据权利要求2所述的基于盲签名的细粒度隐私保护症状匹配方法，其特征在于：所述步骤(1)的具体步骤为：用户通过无线网络AP或3G/4G网络与可信症状管理中心SA进行通信，通过蓝牙或WiFi与其周围用户进行通信。

4.根据权利要求2所述的基于盲签名的细粒度隐私保护症状匹配方法，其特征在于：所述步骤(3)中的广播信息产生方法具体步骤为：

Alice拥有自己公钥(N,e)和私钥(N,d)，首先选取随机数然后对自己的每一个症状信息分别计算再计算对于每一个症状等级分别计算最后将发送给用户Bob，其中哈希函数H(·)和H₀(·)使用SHA-256算法，症状等级被设置在区间[0,10)中且为整数，是指用户Alice拥有的第i个症状I_A，i表示症状的顺序；是指用户Alice的第i个症状与R₁一起计算的哈希值，是针对的签名。

5.根据权利要求2所述的基于盲签名的细粒度隐私保护症状匹配方法，其特征在于：所述步骤(4)中的盲签名生成方法具体步骤为：

(4.1)盲化过程：

当用户Bob收到匹配请求时，首先选取一个随机数然后对他自己的每一个症状信息分别计算再计算最后将发送给Alice，是指Bob拥有的第i个症状I_B，i表示症状的顺序；是指Bob的第i个症状的哈希值，x_i是指对盲化后的值，是指是Bob的第i个症状的症状等级；

(4.2)签名过程：

Alice在收到Bob的消息后，计算y_i＝(x_i·R₁)^dmod N，对于每一个症状等级分别计算并将症状的签名结果以随机的顺序发送给Bob，y_i是指对x_i和R₁乘积的签名，

(4.3)去盲过程：

Bob在收到症状的签名结果后，计算z_i＝y_i·r^-1mod N以获取他症状的签名，然后创建两个列表和Bob查找列表L_A中每一个症状信息签名是否在症状信息签名z_i组成的集合中，最后将所有对应的或者以随机的顺序发送给Alice，z_j是指对y_i去盲后的值。

6.根据权利要求2所述的基于盲签名的细粒度隐私保护症状匹配方法，其特征在于，所述步骤(5)中的症状匹配具体步骤为：

Alice在接收到后，分别计算和其中，m为两个用户之间共同病症个数，共同病症个数是收到的的条目数，将D(A,B)与预定阈值进行比较，如果D(A,B)小于预定阈值，则本次请求匹配成功，Alice和Bob成为好友，否则，本次请求匹配失败。