摘要
近似模式匹配是模式匹配中最适合实际应用的变体之一,其功能是确定2个字符串之间的汉明距离是否小于某给定阈值.由于其实用性,近似模式匹配在人脸识别、基因匹配等方面具有广泛的应用.然而,由于私有数据的敏感性,数据拥有者往往不愿意共享其隐私数据.幸运的是,安全近似模式匹配可以在不泄露数据前提下完成匹配功能.首次基于茫然传输(oblivious transfer,OT)、同态加密(homomorphic encryption,HE)、茫然多项式计算(oblivious polynomial evaluation,OPE)以及隐私等值比较(private equality test,PEQT)技术提出了安全的、实用的近似模式匹配协议,并通过理想/现实模拟范式证明协议具有半诚实敌手安全性.就效率而言,与当前已有的安全近似模式匹配工作相比,协议在计算复杂度方面具有优势,将复杂度从O(nm)降为O(nτ),其中n为文本长度,m为模式长度,τ为给定阈值.最后,为了检验高效性,对协议进行了性能评估.实验结果表明:当模式长度为26且文本长度为212时,协议仅需要10 s运行时间.
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