面向推荐系统数据安全的无证书门限解密方案

摘要：

推荐系统是解决信息过载问题和满足用户个性化需求的有效途径之一.然而,由于推荐系统需要用户提供不同程度的个性化信息来提升推荐的准确度,因此各种数据的安全问题成为阻碍其发展的重要因素.在基于分布式体系结构的推荐系统中,门限解密技术是抵抗数据安全攻击、保护推荐系统用户隐私的有效方法之一.在无证书公钥密码体制下研究门限解密技术,既避免了传统公钥密码体制中昂贵的证书管理问题,又解决了基于身份密钥体制中固有的密钥托管问题.给出了无证书门限解密系统的形式化定义与安全模型,构建了一个新的无证书门限解密方案,并在随机预言模型下证明了该方案在适应性选择密文攻击下是安全的.与已有的方案相比,该方案的计算代价更小,传输速率更高,主密钥和公钥长度更短,用户之间需要传播的信息量更小.所提方案既能提高推荐系统的信息传输效率,又能有效地保证分布式推荐系统中用户隐私的安全性和可靠性.

关键词：推荐系统、数据安全、无证书公钥加密、门限解密、随机预言模型

所属期刊栏目：44

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省高校自然科学研究面上项目16KJB520019;江苏省自然科学基金资助项目BK20141053;南京理工大学紫金学院2017年度重点科研项目2017ZRKX0401001;安徽省高等学校自然科学研究项目KJ2017B016

在线出版日期：2017-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：253-263