Abstract Optimal closeness query in social networks requires obtaining the social datasets from each user so that he/she finds out a shortest social distance with any target user. For example, we can make friends in terms of the most similar social relationship of family background, education level and hobbies etc. Unfortunately, social data concerning user’s attributes might reveal personal sensitive information and be exploited maliciously. Considering the above privacy-revealing issues, this paper proposes a P rivacy- P reserving O ptimal C loseness Q uery (PP-OCQ) scheme, which achieves the secure optimal closeness query in a distributed manner without revealing the users’ sensitive information. We construct an equivalent cost graph where all users’ information are encrypted by his/her public key and the data are authenticated by signature. It employs the ElGamal Cryptosystem to achieve the privacy protection in social networks, and gives an optimal closeness query protocol without leaking the users’ sensitive information on homomorphic user ciphertexts. Then it follows the routing protocol, distributed Bellman-Ford shortest-paths protocol, to query the optimal closeness through the users’ message propagation in multiple iterations. The direction of propagation is controlled by some indicators so that each user performs corresponding operations based on homomorphism property and fails to obtain other user’s information due to the masking of random numbers. Our analysis and simulations show that the proposed scheme is efficient in terms of computation cost and communication overhead.

中文翻译：

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PP-OCQ：一种用于社交网络的分布式隐私保护最优接近度查询方案

摘要 社交网络中的最优接近度查询需要从每个用户那里获取社交数据集，以便他/她找到与任何目标用户的最短社交距离。例如，我们可以根据家庭背景、教育程度和爱好等最相似的社会关系来交朋友。不幸的是，有关用户属性的社交数据可能会泄露个人敏感信息并被恶意利用。考虑到上述隐私泄露问题，本文提出了一种隐私保护最优C损失查询（PP-OCQ）方案，该方案在不泄露用户敏感信息的情况下，以分布式方式实现安全最优接近度查询。我们构建了一个等效成本图，其中所有用户的信息都由他/她的公钥加密，数据通过签名进行身份验证。它采用ElGamal Cryptosystem实现社交网络中的隐私保护，并在不泄露用户同态用户密文敏感信息的情况下给出了最优的接近度查询协议。然后遵循路由协议，分布式Bellman-Ford最短路径协议，通过多次迭代的用户消息传播查询最优接近度。传播方向由一些指标控制，使得每个用户基于同态性进行相应的操作，由于随机数的掩蔽而无法获取其他用户的信息。我们的分析和模拟表明，所提出的方案在计算成本和通信开销方面是有效的。并在不泄露用户同态用户密文敏感信息的情况下，给出了最优的接近度查询协议。然后遵循路由协议，分布式Bellman-Ford最短路径协议，通过多次迭代的用户消息传播查询最优接近度。传播方向由一些指标控制，使得每个用户基于同态性进行相应的操作，由于随机数的掩蔽而无法获取其他用户的信息。我们的分析和模拟表明，所提出的方案在计算成本和通信开销方面是有效的。并在不泄露用户同态用户密文敏感信息的情况下，给出了最优的接近度查询协议。然后遵循路由协议，分布式Bellman-Ford最短路径协议，通过多次迭代的用户消息传播查询最优接近度。传播方向由一些指标控制，使得每个用户基于同态性进行相应的操作，由于随机数的掩蔽而无法获取其他用户的信息。我们的分析和模拟表明，所提出的方案在计算成本和通信开销方面是有效的。分布式 Bellman-Ford 最短路径协议，通过用户在多次迭代中的消息传播来查询最优接近度。传播方向由一些指标控制，使得每个用户基于同态性进行相应的操作，由于随机数的掩蔽而无法获取其他用户的信息。我们的分析和模拟表明，所提出的方案在计算成本和通信开销方面是有效的。分布式 Bellman-Ford 最短路径协议，通过用户在多次迭代中的消息传播来查询最优接近度。传播方向由一些指标控制，使得每个用户基于同态性进行相应的操作，由于随机数的掩蔽而无法获取其他用户的信息。我们的分析和模拟表明，所提出的方案在计算成本和通信开销方面是有效的。