[发明专利]一种基于属性感知的隐私保护方法及系统

权利要求书

1.一种基于属性感知的隐私保护方法，其特征是，包括以下过程：

步骤1：属性感知密钥中心生成同态加密密钥hsk，将同态加密密钥hsk发送给用户和候选对象管理中心；

步骤2：属性感知密钥中心根据系统属性集U产生属性加密公钥param，将属性加密公钥param发送给候选对象管理中心；

步骤3：属性感知密钥中心根据某个用户user的用户属性集S_user产生对应的属性加密私钥sk_user，将其交给用户user保存；

步骤4：用户user利用同态加密密钥hsk对用户属性集S_user进行同态加密，生成经过同态加密的用户属性集E_hsk(S_user)，然后将E_hsk(S_user)提交给用户属性管理中心；

步骤5：候选对象管理中心对候选对象属性集S_item进行同态加密得到经过同态加密的候选对象属性集E_hsk(S_item)，然后将经过同态加密的候选对象属性集E_hsk(S_item)发送给同态计算推荐器；

步骤6：候选对象管理中心利用属性加密公钥param、相似性度量阈值k和候选对象属性集S_item对候选对象item进行属性加密然后将经过属性加密的候选对象提交给同态计算推荐器；

步骤7：同态计算推荐器向用户属性管理中心请求获取经过同态加密的用户属性集E_hsk(S_user)；

步骤8：同态计算推荐器首先构造一个基于协同过滤的相似性度量计算方法f(S_user,S_item)，然后根据f(S_user,S_item)生成对应的同态计算方法F(E_hsk(S_user),E_hsk(S_item))，使得F(E_hsk(S_user),E_hsk(S_item))＝E_hsk(f(S_user,S_item))＝E_hsk(m)，其中m为相似性度量；

步骤9：同态计算推荐器利用经过同态加密的用户属性集E_hsk(S_user)和经过同态加密的候选对象属性集E_hsk(S_item)，计算得到经过同态加密的相似性度量F(E_hsk(S_user),E_hsk(S_item))＝E_hsk(m)，将计算结果发送给属性感知密钥中心；

步骤10：属性感知密钥中心利用同态加密密钥hsk对E_hsk(m)进行解密D_hsk(E_hsk(m))＝m，然后将相似性度量m返回同态计算推荐器，其中D_hsk(·)表示同态解密；

步骤11：同态计算推荐器将返回得到的相似性度量m与相似性度量阈值k进行对比，如果m≥k就将候选对象推荐给用户user，否则不进行推荐。

2.根据权利要求1所述的一种基于属性感知的隐私保护方法，其特征是，步骤5中，候选对象管理中心实时监测是否有新的候选对象，一旦有新的候选对象item则立即生成候选对象属性集S_item，并对候选对象属性集S_item进行同态加密得到经过同态加密的候选对象属性集E_hsk(S_item)，然后将经过同态加密的候选对象属性集E_hsk(S_item)发送给同态计算推荐器。