[发明专利]端云协同的用户隐私保护车辆保险保费计算模型及方法

说明书

本发明公开了端云协同的用户隐私保护车辆保险保费计算模型及方法，方法包括：S1，端侧用户构建传输的数据包；S2，将数据包从端侧传输到云侧；S3，通过加密数据，筛选云侧共享数据池，得到候选数据集；S4，对候选数据集使用方程组求解恢复属性，得到匹配数据集；S5，生成会话秘钥；S6，对匹配数据集的每一条匹配项的车辆保险保费价格使用会话秘钥加密，并传输给端侧用户，端侧用户解密车辆保险保费价格；端侧模型包括：秘钥生成模块、哈希映射模块、布隆矩阵生成模块、启发式矩阵生成模、解密模块；云侧模型包括：云侧共享数据池、布隆过滤器、加密属性恢复模块、会话秘钥生成模块、车辆保险保费价格传输模块。

技术领域

本发明涉及密码学和网络安全技术领域，尤其是涉及了一种端云协同的用户隐私保护车辆保险保费计算模型及方法。

背景技术

边缘计算是云计算概念发展后提出来的一个新的概念，是指利用边缘的低成本，低功耗的设备采集用户的信息，在边缘测做简单的数据处理。利用云计算中心的强大算力支撑和海量存储设备，将端侧的预处理数据传输到云端，进行后续的复杂处理。边缘计算使云计算中的一部分功能下沉到边缘节点，进行本地数据的初步分析和处理，承担部分“云”的工作，减轻云中心的压力。边缘计算还能减少复杂网络中各种路由转发和网络设备处理的时延，获取到更低延时，更加能大幅减少网络传输和多级转发带来的带宽成本。

当前的用户隐私保护机制主要使用加密传输，需要一个可信的中心管理秘钥的交换。本方案针对一种无可信中心的开放系统的保护隐私的属性匹配问题。在边缘侧加密的用户属性数据，云端无需解密的情况下推荐车辆保险保费，避免个人隐私数据在网络传输中数据泄露的风险。

发明内容

为解决现有技术的不足，在无可信中心的情况下，实现端侧数据传输到云中心的过程中数据防泄露，车辆保险保费精准计算的目的，本发明采用如下的技术方案：

端云协同的用户隐私保护车辆保险保费计算方法，包括如下步骤：

S1，端侧用户构建传输的数据包，包括：布隆矩阵D、启发式矩阵M、哈希函数和加密属性集合A_set，所述加密属性集合A_set用于生成秘钥h_key；

所述的加密端侧结构化用户属性数据包括：使用用户指定的属性数据、使用MD5哈希生成加密秘钥，加密秘钥设置为512位；

S2，将用户信息数据包从端侧传输到云侧；

S3，通过数据包，筛选云侧共享数据池，用户属性集合包含于云侧共享数据池的属性集合，即云侧共享数据池的属性类型包含用户的属性类型，但是属性的值可能不一样，默认的属性数据为None，使用布隆过滤器快速筛选云侧共享数据池，使用布隆矩阵D、哈希函数进行快速过滤，得到候选数据集；

S4，通过启发式矩阵M，对候选数据集使用方程组求解恢复缺省属性数据，得到匹配数据集；

S5，生成会话秘钥，对匹配数据集的每一条匹配项加密属性集A_set中的属性数据，生成会话秘钥

S6，对匹配数据集的每一条匹配项的车辆保险保费价格使用会话秘钥加密，并传输给端侧用户，端侧用户使用秘钥h_key解密车辆保险保费价格。

采用的加密方法是AES(Advanced Encryption Standard)对称加密方法。

进一步地，所述步骤S1，包括如下步骤：

S11，用户属性数据由m_n个属性构成，属性类型包括Alpha、Beta、Gamma，其中Alpha属性表示使用布隆过滤器快速筛选的属性，Beta属性表示可以使用方程组恢复的属性；Gamma表示其他不需要处理的属性类型；