[发明专利]双向隐私保护的线性SVM分类服务查询系统及方法

说明书

本发明公开了一种双向隐私保护的线性SVM分类服务查询系统及方法，主要解决现有技术未涉及用户查询信息和支持向量机模型数据的隐私保护问题。该系统包括可信认证中心、分类查询服务器和用户终端。可信认证中心完成系统初始化，为用户终端和分类查询服务器提供注册和密钥分发；分类查询服务器存储已经建好的线性SVM分类器模型数据，为用户终端提供隐私保护的分类查询服务，并将查询结果发送给用户终端；用户终端发送查询服务请求给分类查询服务器，对分类查询服务器返回的查询结果进行解密和多项式聚合运算，获得最终分类信息。本发明实现了用户查询信息和线性SVM模型数据的隐私保护，可用于为用户提供在线的DNA查询，疾病预测服务。

技术领域

本发明属于信息安全技术领域，具体涉及一种用户和服务提供方隐私保护的系统及方法，可在大数据背景下为用户终端提供准确高效分类查询服务，并实现用户终端查询信息和服务提供商数据资产的有效隐私保护。

背景技术

随着大数据时代的到来，数据挖掘算法得到了人们越来越多的使用，支持向量机分类算法可以处理高维空间中的大数据集，现已被广泛应用于多种领域，如基因匹配、垃圾邮件检测和金融预测等。传统的分类查询服务系统由服务提供方存储数据资源，当用户终端需要查询进行分类查询时，它将自己的查询信息发送请求给服务提供方，服务提供方将用户的查询信息与存储的数据资源进行运算后，为用户终端返回分类查询结果。这样的系统不仅泄露了用户终端的查询信息，同样也使得服务提供方也面临数据资源泄露的风险，因此带来隐私保护的巨大挑战。然而，现有的基于支持向量机分类查询服务系统的技术中，均未涉及到用户查询信息和支持向量机模型数据的隐私保护。

发明内容

本发明目的在于针现有技术的不足，提出一种基于SVM分类服务的隐私保护查询系统及方法，以保证在正常提供服务的前提下保护用户查询信息和分类查询服务器资源的隐私。

为实现上述目的，本发明提供的双向隐私保护的线性SVM分类服务查询系统，包括：

可信认证中心，用于完成系统初始化，为用户终端和分类查询服务器提供注册和分发密钥；

分类查询服务器，用于存储已经建好的线性支持向量机SVM模型数据，为用户终端提供隐私保护的分类查询服务；

用户终端，用于对查询服务请求进行加密，并且将加密后的查询服务请求发送给分类查询服务器；接收分类查询服务器返回的加密运算结果，并对该结果进行解密，得到最终分类信息；

所述分类查询服务器与用户终端之间进行双向身份认证，即分类查询服务器在提供服务时，对用户终端的签名进行认证，用户终端在接受服务时，对分类查询服务器的签名进行认证。

为实现上述目的，本发明的双向隐私保护的线性SVM分类服务查询方法，包括：

(1)系统参数初始化步骤：

(1a)可信认证中心选择一个安全参数κ；

(1b)可信认证中心通过运行生成双线性映射群的函数Gen(κ)，得到双线性映射参数(q,g,G,G_T,e)，其中q是一个κ比特的素数，G和G_T是阶为q的循环群，g是群G的生成元，e()为双线性映射函数；

(1c)可信认证中心随机选择SK_TA∈Z_q^*作为自己的私钥，同时根据生成元g计算与其私钥SK_TA对应的公钥表示阶为q的整数群中的非零集合；

(1d)可信认证中心选择一个安全的非对称加密算法E()和一个安全的杂凑函数H()；

(1e)可信认证中心保存自己的私钥SK_TA，公开系统参数＜q,g,G,G_T,e,PK_TA,E(),H()＞；