高效可验证的隐私保护推荐系统

• 作者: 宋春芝 曹珍富 董晓蕾
• 来源期刊: 华东师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐系统 脊回归 隐私保护 混淆电路 可验证计算
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 41-51,62
• 页数: 12页
• 分类号: TP309.7
• 字数: 7804字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2018.02.005

摘要

针对个性化推荐服务系统存在的隐私泄露问题,提出了一个高效可验证的隐私保护推荐系统,能在保护用户数据隐私的前提下,实现用户对云端计算出的推荐模型的正确性验证;利用脊回归实现对用户数据的拟合;利用Yao的混淆电路技术实现推荐模型的计算以及对模型的正确性验证.用户端和云端使用一种新的数据聚合算法AGG(Aggregation)来替换大多数已有工作中使用的公钥同态加密算法,减少了用户端和云端的计算开销,使得系统效率更高.给出了方案的安全性分析以及效率分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹珍富	华东师范大学计算机科学与软件工程学院	18	147	4.0	12.0
2	董晓蕾	华东师范大学计算机科学与软件工程学院	16	140	4.0	11.0
3	宋春芝	华东师范大学计算机科学与软件工程学院	1	0	0.0	0.0