近日，我校邓伦治教授领衔的密码学团队在信息科学领域国际TOP期刊《IEEE Transactions on Mobile Computing》（中科院SCI一区，IF=9.2，CCF-A）在线发表题为“An Efficient Privacy-Preserving Scheme for Location-Based Recommendation Services”的研究论文。
在基于位置的服务中，用户提交包含其位置的查询请求，服务器会结合用户当前的位置和历史偏好，返回个性化的兴趣点推荐。用户的精确位置和个人偏好（品味、消费习惯等）是极其敏感的信息，若被服务提供商持续收集和分析，将引发严重的隐私泄露风险。为保护用户隐私，查询请求必须在保障内容机密性和认证性的同时保护用户的身份隐私。此外，为实现良好的用户体验，用户希望在单次支付后的订阅期内，可以进行多次匿名的查询。现有大多数相关方案严重依赖双线性配对运算，导致验证效率低下，难以应用于资源受限的移动环境。为解决上述问题，本研究构造了一个适用于位置推荐服务的隐私保护方案，实现了用户身份的匿名性、可认证性和可链接性、查询内容的机密性和可认证性。
基于位置的推荐服务的系统模型
为进一步增强系统隐私保障，本方案还融合了非交互式零知识证明，确保从支付到服务器响应的全过程均在匿名状态下完成。本方案没有使用配对运算，效率分析表明，其计算成本仅为当前高效方案的9%。与同类方案相比，本方案在性能、效率方面都更具优势。
与同类方案的安全性能比较
与同类方案的计算和通讯成本比较
论文第一作者系邓伦治教授（通讯作者）指导的2023级博士研究生高岩。该研究得到国家自然科学基金项目（62462014），贵州省科学技术基金重点项目（ZK[2024]Key058），贵州省“百层次”创新人才项目（GCC[2022]018-2）和贵州省教育厅自然科学研究项目（[2023]010）的联合资助。
论文全文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11302874
