高效可验证的隐私保护推荐系统

来源：华东师范大学学报·哲学社会科学版杂志2018年第2期北京时间：

作者：宋春芝, 董晓蕾, 曹珍富

单位：宋春芝,女,硕士研究生,研究方向为密码学与网络安全.E-mail:734974276@qq.com.

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.

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,

基金资助：国家自然科学基金（61602180，61632012，61672239）；上海市自然科学基金（16ZR1409200）；上海市高新技术领域项目（16511101400）