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| 高效可验证的隐私保护推荐系统 | |
| 引用本文： | 宋春芝,董晓蕾,曹珍富.高效可验证的隐私保护推荐系统[J].华东师范大学学报(自然科学版),2018(2). |
| 作者姓名： | 宋春芝 董晓蕾 曹珍富 |
| 作者单位： | 华东师范大学计算机科学与软件工程学院 |
| 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)来替换大多数己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. |
| 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 |
Efficient verifiable privacy-preserving recommendation system |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |
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