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如今移动互联网技术快速发展，吸引了越来越多的智能终端（如手机，PDA）接入，移动终端上的应用发展的如火如荼。基于匹配的应用可以帮助用户发现具有共同兴趣爱好的朋友，但该类应用在带给人们便捷的同时，也将用户个人隐私信息暴露在网络当中，在巨大利益的驱使下，网络犯罪也向该领域转移。朋友匹配具体应用中，用户一方面希望便捷的发现自己感兴趣的朋友，另一方面又不愿意将个人属性公之于众，这给服务提供者提出了新的挑战。如何在提供良好的朋友属性匹配服务基础上，保护用户个人隐私的安全，是亟待解决的一个热点问题。本论文正是针对上述问题，以移动社交网络上的朋友匹配应用为主要的研究对象，在深入分析当今属性匹配隐私保护技术原理的基础上，对朋友匹配算法和架构进行了详尽的讨论和研究。主要内容与成果为：1.设计了匹配机制的体系架构。根据移动社交网络的主流架构及网络特点，提出了更具安全性的匹配架构。2.提出了相应架构中支持隐私保护的朋友属性匹配协议，并能进行恶意检测。本课题设计了基于可交换加密函数和基于线性多项式计算两种不同的匹配方案，满足不同的用户需求。在我们的方案中，一般的匹配用户只能得到和发起者交集的大小，只有符合发起者要求的用户才能获得具体交集。同时提出适用于我们架构的朋友推荐算法，使朋友查找过程更加高效。3.对隐私保护协议设计的完备性、有效性、安全性进行了分析。采用理论证明的方式分析隐私保护协议设计的完备性、有效性和安全性，从而验证协议可抵御各种不同的攻击。4.利用模拟分析工具进行了模拟验证。利用模拟仿真的方法，对原型系统进行了模拟和测试，从算法复杂度、能量消耗、可适性等多方面对协议进行验证和分析。通过理论分析与模拟实验，证明了我们的匹配协议具有更高的安全性和更好的时间效率，并能支持大规模网络用户的应用场景。