隐私集合交集(private set intersection,PSI)协议一直是解决用户隐私保护需求和合作共享需求间矛盾的有效工具.面对计算资源受限场景下的多方求交计算,本文提出了支持子集匹配且可验证的云辅助多方PSI协议(tag-based and verifiable cl...隐私集合交集(private set intersection,PSI)协议一直是解决用户隐私保护需求和合作共享需求间矛盾的有效工具.面对计算资源受限场景下的多方求交计算,本文提出了支持子集匹配且可验证的云辅助多方PSI协议(tag-based and verifiable cloud-assisted multi-party PSI,TVC-MPSI).首先,TVC-MPSI应用星型网络拓扑结构,增加对单个云服务器的安全要求,仅利用密文交集基数和交集的多项式形式确保了交集的可验证性;其次,当客户端的集合包含多个子集时,引入了Pedersen门限可验证的秘密共享技术来实现对集合子集的匹配,从而实现细粒度的交集运算;除此之外,引入基于RSA的局部可验证签名算法(local verifiable aggregate signatures,LVS),保证云服务器端和客户端身份的不可伪造性;最后,通过正确性和安全性分析,以及全面的性能对比,表明协议在保证安全性的同时拥有较好的性能.展开更多
文摘在室内定位服务中,WiFi指纹技术因其覆盖面积广、定位精度高而受到人们的广泛关注.然而,对于在线阶段的位置查询,用户的个人敏感信息容易受到恶意攻击而造成位置隐私泄露.现有基于WiFi指纹的室内定位技术仅考虑室内单一空旷平面,这使得WiFi部署的灵活性受到限制.而当WiFi部署在多维场景时,空间位置隐私问题亟待解决.提出了一种基于地理不可区分性的WiFi指纹室内定位隐私保护方案,用户利用自身接收信号强度生成一个新的接收信号强度向量,并通过加噪混淆将得到的数据发送给位置服务提供商,同时引入数字签名技术,在混淆位置被发送给位置服务提供商实现定位之前确保客户端身份不被伪造.基于模拟实验平台的实验结果表明,该方案支持WiFi的灵活部署,能够在保护位置隐私的同时,首次实现12个WiFi接入点灵活部署情况下的高精度定位,保证定位误差小于1 m.
