[发明专利]基于盲签名的隐私保护症状匹配系统及其匹配方法

权利要求书

1.一种基于盲签名的隐私保护症状匹配系统，其特征在于：包括用户、AP网络和监护中心，监护中心包括可信症状管理中心SA、PHI存储设备和医生；可信症状管理中心SA为所有用户分发身体传感器节点；用户通过无线传感器节点采集用户健康信息，并由智能终端进行数据的整合、分析和显示，可信症状管理中心SA通过网络将PHI值传输到远程医疗中心，同时进行隐私症状匹配和广播交友信息，医生根据病人的PHI值即个人健康信息给予远程健康监控。

2.一种基于盲签名的隐私保护症状匹配方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)系统初始化：用户分别与可信症状管理中心SA以及该用户周围其他用户建立通信，可信症状管理中心SA为所有用户分发身体传感器节点；

(2)密钥生成：用户Alice首先随机选取两个大素数p和q，计算乘积N＝p×q，然后随机选取加密密钥e，使e和(p-1)(q-1)互素，最后用欧几里得扩展法计算解密密钥d，以满足ed≡1 mod(p-1)(q-1)，则(N,e)是公钥，(N,d)是私钥；

(3)布隆过滤器生成：用户Alice拥有自己公钥和私钥，首先选取一个随机数然后对用户Alice的每一个症状信息分别计算再计算最后通过执行来生成布隆过滤器BF_A，将BF_A，N，e和R发送给用户Bob；其中其中哈希函数H(·)和H₀(·)使用SHA-256算法，是指用户Alice拥有的第i个症状I_A，i表示症状的顺序；是指用户Alice的第i个症状与R一起计算的哈希值，是针对的签名；

(4)盲签名产生：用户Bob将用户Alice发来的匹配请求进行盲化处理后发给Alice，当Alice收到盲化后的消息后进行签名，然后发给Bob，Bob收到签名的消息后进行去盲处理；

(5)症状匹配。

3.根据权利要求2所述的基于盲签名的隐私保护症状匹配方法，其特征在于：所述步骤(1)中的系统初始化具体步骤为：

用户通过AP或3G/4G网络与症状管理中心SA进行通信，通过蓝牙或WiFi与其周围用户进行通信，SA为所有用户分发合适的身体传感器节点。

4.根据权利要求2所述的基于盲签名的隐私保护症状匹配方法，其特征在于：所述步骤(3)中布隆过滤器误检率设置为小于0.0001，其误检率通过公式计算，当时误检率最小；

其中，m表示布隆过滤器位数组的大小；n表示布隆过滤器中元素个数；k表示哈希函数的个数。

5.根据权利要求2所述的基于盲签名的隐私保护症状匹配方法，其特征在于：所述步骤(4)中的盲签名生成方法具体步骤为：

(4.1)盲化：当Bob收到匹配请求时，首先选取一个随机数然后对他自己的每一个症状分别计算再计算最后将x_i发送给Alice；是指Bob拥有的第i个症状I_B；i表示症状的顺序；是指Bob的第i个症状与R一起计算的哈希值，x_i是指对盲化后的值；

(4.2)签名：Alice在收到Bob的消息后，计算并将y_i以随机的顺序发送给Bob，y_i是指对x_i的签名；

(4.3)去盲：Bob在收到症状的签名结果后，计算z_i＝y_i·r^-1mod N以获取他症状的签名，z_i是指对y_i去盲后的结果。

6.根据权利要求2所述的基于盲签名的隐私保护症状匹配方法，其特征在于：所述步骤(5)中的症状匹配具体步骤为：

用户Bob执行BF.query(z_i)操作进行症状匹配，通过计算相似度将D(A,B)与预定阈值进行比较，如果D(A,B)大于预定阈值，则本次匹配请求成功，用户Alice和用户Bob成为好友，否则，本次匹配请求失败；上述过程中，S_A表示用户Alice的每一个症状用自己私钥签名后的结果的集合，S_B表示用户Bob的每一个症状用Alice私钥签名后的结果的集合。