Resumen

En las últimas décadas, la creciente popularidad de Internet ha llevado a un crecimiento explosivo de la información, lo que ha dado lugar a la aparición de sistemas de recomendación. En los sistemas de recomendación actuales se han adoptado una serie de medidas de cifrado basadas en la nube para proteger la privacidad de los usuarios. Sin embargo, todavía existen muchos otros ataques a la privacidad en los dispositivos locales. Por lo tanto, este documento estudia la interferencia de cifrado al aplicar un esquema de protección de privacidad diferencial en los datos de los dispositivos locales de los usuarios bajo la suposición de un servidor no confiable. Se propone un método de asignación dinámica de presupuesto de privacidad basado en un esquema de protección de privacidad diferencial localizado, teniendo en cuenta la escena de aplicación específica de la recomendación de películas. Además, se propone un algoritmo de filtrado colaborativo basado en el usuario mejorado, que adopta un método de cálculo de similitud basado en matrices en lugar del método tradicional basado en vectores

• Materias:Seguridad informática Comunicación inalámbrica Internet de las cosas Ataques de denegación distribuida de servicio
• Subjects:Computer security Wireless communication Internet of things Distributed denial of service attacks
• Palabras claves:Internet; Sistemas de recomendación; Ataques a la privacidad; Interferencia de cifrado; Protección diferencial de la privacidad; Filtrado colaborativo.
• Keywords:Internet; Recommendation systems; Privacy attacks; Encryption interference; Differential privacy protection; Collaborative filtering