[发明专利]海量用户系统中具有隐私保护的特征用户发现与统计方法

摘要

本发明公开了一种海量用户系统中具有隐私保护的特征用户发现与统计方法，本发明将目标特征属性集转换为目标特征值、将用户私有属性集转换为用户的一系列属性特征值，通过目标特征值和用户的特征值统计目标特征用户的用户数。为了在保护用户隐私的条件下实现在海量用户中统计具有目标特征属性集的用户数，本发明利用同态加密算法加密用户私有属性集对应的一系列属性特征值，通过密文级上的用户特征值的相关运算统计出目标特征用户的用户数。根据获得的统计值还可以分析发现各种特征用户在海量用户中的分布情况。本发明有效地解决了如何在不泄漏用户隐私的条件下高效发现和统计海量用户系统中的特征用户的问题。

主权项

1.一种海量用户系统中具有隐私保护的特征用户发现与统计方法，所述系统包括m个区域网关、1个全局网关GGW和1个策略中心SC；每个区域包括n个用户和1个区域网关；针对M种特征属性{w1,w2,…,wM}，策略中心SC统计出mn个用户中2M种特征用户的用户数，获得mn个用户中目标特征用户的用户数；所述特征用户是指具有某种或某些属性的用户，所述目标特征用户是指具有指定的目标属性的用户；将第i个区域的第j个用户表示为U_ij，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n；将第i个区域对应的区域网关表示为RGWi，i＝1,2,…,m；将用户U_ij的私有属性集记为W_ij，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n；用户U_ij的特征属性集W_ij被表示为一个M维的属性向量如果用户U_ij具有属性w_k，则x_ijk＝1，否则x_ijk＝0，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n，k＝1,2,…,M；其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：系统初始化；步骤2：用户特征值向量生成及其密文生成；步骤3：具有隐私保护的单区域用户密文计算；步骤4：具有隐私保护的海量用户密文计算；步骤5：海量特征用户统计结果获取以及快速查询目标特征用户的统计结果。