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论文编号 201712-80
论文题目 基于属性加密技术实现推荐系统的隐私保护研究
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基于属性加密技术实现推荐系统的隐私保护研究

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李叶

LI Ye, male, master degree candidate, public key cryptosystem

张华

Zhang Hua,female,assistant professor,information security and network security

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北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876

摘要:推荐系统根据用户的评价或偏好,进行预测并提供给用户可能感兴趣的更多资源。为了获得更好的推荐结果,推荐系统需要提前获取关于用户的大量信息。但是,这些信息会泄露用户的个人隐私,导致用户对推荐系统的信任度下降。近年来,越来越多的研究工作集中在各种隐私保护的技术上。本文提出了一种新的推荐系统隐私保护方案,利用属性加密技术来保护用户的隐私。基于所提出方案,本文设计了一个推荐系统,可允许用户自行控制个人信息被推荐系统的收集过程,这些信息将在发送到推荐服务器之前被加密,从而即使用户与推荐系统之间通信是在不安全的信道,也能保护用户的隐私数据。此外,本文调整相关属性加密算法,针对推荐系统场景使方案在效率上有所改进,使属性加密技术可应用于推荐系统。此外,本文还给出了方案的安全性分析。

关键词: 网络安全 推荐系统 隐私保护 属性加密技术

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