資料介紹
參與式感知中用戶(hù)不僅對(duì)數(shù)據(jù)匹配度有要求,對(duì)數(shù)據(jù)差異化也同樣有要求,為了既能滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)匹配度和差異化數(shù)據(jù)的需求,也能保護(hù)用戶(hù)的偏好隱私,提出了一種隱私保護(hù)的差異化數(shù)據(jù)分享協(xié)議。該協(xié)議首先將交互雙方的數(shù)據(jù)表示為兩個(gè)整數(shù)集合,并且利用計(jì)數(shù)布隆過(guò)濾器(CBF)計(jì)算兩個(gè)集合的集合交,以集合交的結(jié)果作為數(shù)據(jù)類(lèi)型匹配度;其次利用CBF能刪除元素的功能,計(jì)算兩個(gè)集合的差異化數(shù)據(jù)值;最后將數(shù)據(jù)類(lèi)型匹配度和差異化數(shù)據(jù)值與預(yù)先設(shè)定的閾值比較,判斷是否符合交互條件,同時(shí),對(duì)CBF的構(gòu)造方法進(jìn)行了改進(jìn),用以保護(hù)用戶(hù)的偏好隱私。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于布隆過(guò)濾器(BF)的非加密匹配協(xié)議相比,該協(xié)議克服了匹配結(jié)果偏大的缺陷,同時(shí)計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)減少了50%以上。該協(xié)議在保護(hù)用戶(hù)偏好隱私和滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)差異化數(shù)據(jù)需求的同時(shí),具有較高的匹配精度和效率。
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