Search

Consideremos el siguiente escenario: dos entidades quieren saber el grado de semejanza que hay entre ellas. Sus perfiles se pueden describir a través de funciones de preferencia, y querrían calcular la distancia entre estas funciones sin tener que revelarlas. Este escenario parece de especial relevancia en el contexto de las redes sociales, políticas o empresariales, cuando uno desea encontrar amigos o socios con intereses parecidos sin tener que revelar sus intereses a nadie. En este trabajo, proporcionamos protocolos que resuelven el problema anterior para distintos tipos de funciones. Los experimentos, además, demuestran que es posible realizar estos cálculos de manera privada, eficiente y sin causar reducciones significativas en la precisión de las distancias calculadas manteniendo, por tanto, su utilidad. Este trabajo ha sido financiado parcialmente por la Generalitat de Catalunya bajo la beca 2009 SGR 1135, por el Gobierno Español a través de los proyectos TIN2011-27076-C01-01 “CO-PRIVACY”, TIN2012-32757 “ICWT”, IPT-2012-0603-430000 “BallotNext” and CONSOLIDER INGENIO 2010 CSD2007-00004 “ARES”, y por la Comisión Europea bajo los proyectos FP7 “DwB” e “Inter-Trust”. J. Domingo-Ferrer está financiado parcialmente como investigador ICREA Acadèmia por la Generalitat de Catalunya.

Peer-reviewed La distribución multicast de contenidos no es adecuada para el comercio electrónico, dado que produce exactamente la misma copia del contenido, de manera que los culpables de una distribución ilegal no pueden ser identificados. Por otro lado, la distribución unicast requiere una conexión para cada comprador, pero permite incrustar un número de serie diferente para cada usuario, lo que permite identificar a un distribuidor ilegal. La distribución por pares (P2P) proporciona una tercera opción que puede combinar algunas de las ventajas del multicast y el unicast: por un lado, el vendedor sólo necesita establecer conexiones unicast con unos pocos compradores-semilla, quienes se encargan de las futuras distribuciones del contenido; por otro lado, si se utiliza un mecanismo apropiado de fingerprinting, los distribuidores ilegales todavía pueden ser identificados. En este artículo se propone un esquema de fingerprinting inspirado en las secuencias de ADN que permite identificar a los redistribuidores, al mismo tiempo que se preserva el anonimato de la mayoría de los compradores honestos. This paper proposes a fingerprinting schema inspired in the AND sequences which allows to identify the redistributors of illegal contents, while the anonymity of the most of honest buyers is preserved. La distribució multicast de continguts no és adequada pel comerç electrònic, atès que produeix exactament la mateixa còpia del contingut, de manera que els culpables d'una distribució il·legal no poden ser identificats. D'altra banda, la distribució unicast requereix una connexió per cada comprador, però permet incrustar un número de sèrie diferent per cada usuari, el que permet identificar a un distribuïdor il·legal. La distribució per parells (P2P) proporciona una tercera opció que pot combinar alguns dels avantatges del multicast i l'unicast: d'una banda, el venedor només necessita establir connexions unicast amb uns pocs compradors, qui s'encarregaran de les futures distribucions del contingut, d'altra banda, si s'utilitza un mecanisme apropiat de fingerprinting, els distribuidors il·legals encara poden ser identificats. En aquest article es proposa un esquema de fingerprinting inspirat en les seqüències d'ADN que permet identificar als redistribuïdors, al mateix temps que es preserva l'anonimat de la majoria dels compradors honestos.