Abstract-Den explosiva tillväxten av Online Social Networks (OSNs) under de senaste åren har omdefinierat hur människor interagerar med befintliga vänner och särskilt få nya vänner. Vissa verk föreslår att låta människor bli vänner om de har liknande profilattribut. Profilmatchning innebär dock en inneboende integritetsskyddsrisk för att exponera privat profilinformation för främlingar i cyberrymden. De befintliga lösningarna på problemet försöker skydda användarnas integritet genom privat databehandling skärningspunkten eller skärningspunkten kardinalitet profilatuppsättningar av två användare. Dessa system har vissa begränsningar och kan fortfarande avslöja användarnas integritet. I detta dokument utnyttjar vi samhällsstrukturer för att omdefiniera OSN-modellen och föreslå en realistisk asymmetrisk social närhet mellan två användare. Sedan, baserat på den föreslagna asymmetriska sociala närheten, utformar vi tre privata matchningsprotokoll, som ger olika integritetsnivåer och kan skydda användarnas integritet bättre än de tidigare verken. Vi analyserar också beräknings- och kommunikationskostnaden för dessa protokoll. Slutligen validerar vi vår föreslagna asymmetriska närhetsåtgärd med hjälp av verkliga sociala nätverksdata och genomför omfattande simuleringar för att utvärdera de föreslagna protokollens prestanda när det gäller beräkningskostnader, kommunikationskostnader, total körtid och energiförbrukning. Resultaten visar effektiviteten av vår föreslagna närhetsmått och bättre prestanda av våra protokoll över toppmoderna protokoll.
Senast 2015 använde Thapa et al REF asymmetrisk social närhet för att utforma olika privata matchningsprotokoll, utformade för att ge olika sekretessnivåer.
Asymmetric Social Proximity Based Private Matching Protocols for Online Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}