ソーシャルネットワークにおける実用的なプライバシー保護ユーザープロファイルマッチング

本論文では、ユーザーが社交ネットワーキングサービスプロバイダーによって維持されているユーザープロファイルデータベースにクエリを送信し、指定されたプロファイルに似たユーザーを見つけるシナリオを考察します。このアプリケーションの典型的な例はオンラインデーティングです。最近、オンラインデータサイトのAshley Madisonがハッキングされ、多数のデーティングユーザープロファイルが漏洩しました。この深刻なデータ侵害は、研究者にオンラインデーティングにおけるユーザープロファイルの実用的なプライバシー保護の探求を促しました。本論文では、複数のサーバーを使用してソーシャルネットワークにおけるユーザープロファイルマッチングのためのプライバシー保護ソリューションを提供します。私たちのソリューションは、準同型暗号に基づいて構築されており、ユーザーがクエリとクエリ対象ユーザープロファイルのプライバシーを他の誰にも明らかにすることなく、複数のサーバーの助けを借りて一致するユーザーを見つけることを可能にします。私たちのソリューションは、少なくとも一つの複数のサーバーが誠実である限り、ユーザープロファイルのプライバシーとユーザークエリのプライバシーを達成します。私たちの実装と実験は、私たちのソリューションが実用的であることを示しています。