CN107241806B - 一种基于拍卖和隐私保护的双向异质频谱分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于拍卖和隐私保护的双向异质频谱分配方法,包括以下步骤:初始化阶段:N个买家与M个卖家分别对自身的报价进行拆分加密;提交报价阶段:N个买家与M个卖家将自身的拆分加密后的报价信息全部发送给拍卖者A;分组阶段:拍卖者A计算干扰图,进行买家分组;买家分组匹配阶段:通过最大匹配算法得到分组信息;获胜者决定阶段:拍卖代理B生成拍卖算法的加密电路,并将该加密电路发送给拍卖者A,由拍卖代理和拍卖者向加密电路输入解密后的报价信息,利用加密电路计算获胜者;最终定价阶段:利用加密电路计算获胜者分担拍卖的最后价格。本发明在异质双向频谱拍卖过程中保护了每一个买家或卖家的报价信息,实现了良好的隐私性。
Description
技术领域
本发明涉及网络与信息安全技术领域,尤其涉及一种基于拍卖和隐私保护的双向异质频谱分配方法。
背景技术
频谱在无线通讯中是一种很有价值的资源。随着各种智能设备和3G、4G技术的出现与普及,频谱短缺问题变得越来越突出。然而,实验表明频谱在不同的地理位置有很高的复用性。动态频谱拍卖是应用于适当环境下的频谱分配方法,通过把原始用户(一级买家即频谱拥有者)的空闲频谱分配给多个新用户(二级买家即迫切需求频谱者)使用,提高了频谱资源的空间利用率,缓解了频谱紧缺的现状,因此频谱拍卖技术逐渐成为了一种有效的频谱分配方式。
目前,大多数的动态频谱拍卖设计仅仅考虑的是单向同质的情况,单向频谱拍卖表示多个买家对所有的卖家的频谱都感兴趣且有报价,同质表示干扰距离相同,用户对所有频段出同样的价格,并且针对不同的频段构造干扰关系图是相同的。这里的干扰距离针对每个频谱,它都会有一个距离的属性,当两个买家之间的距离大于干扰距离时,则表示互相不干扰。单向同质频谱拍卖由于用户对于所有频段出同样的价格,导致这种方案对于频谱利用率不高,同时买家的满意度也大打折扣。
为了解决上述存在的情况,文献《TAHES:Truthful double Auction forHeterogeneous Spectrums,2012》,提出了一种双向异质频谱拍卖方案,它的提出解决了当前的频谱短缺问题提高了频谱利用率。
实现双向异质频谱拍卖协议如下:首先在协议中有三方,分别是迫切需要频谱的买家、拥有闲置频谱的卖家以及执行拍卖的拍卖者(拍卖者是一个第三方的平台);拍卖开始前,卖家给拍卖者提供自身的频谱信息,拍卖者将卖家所有的频谱进行公开,不同的买家对于不同的频谱一个或多个感兴趣,但最终一个买家只能购买一个或不购买频谱。因此买家数据中拥有的信息是,买家地理位置、买家对于不同频谱的感兴趣程度(当为1时表示感兴趣0表示不感兴趣)以及买家对于不同频段的报价。
协议的执行过程主要如下,首先拍卖者从多个卖家频谱中选择一个,由于不同的卖家拥有不同的频谱,不同的频谱拥有不同的干扰距离。因此,对于一个给定的卖家频谱,拍卖者都需要进行一次干扰图的构造。得到干扰图之后对买家进行分组,将分组中组内成员个数最多的作为预获胜组;并且对于干扰距离小于当前干扰距离的频谱,其可以作为当前获胜组的频谱之一,即满足当前分组的频谱种类可能有多个。对所有卖家频谱进行以上分组操作。
由于分组中,一个预获胜组可能对应于多个不同频段。因此需要执行匹配算法,来使得每一个预获胜买家只对应一个频谱。这个过程需要判断当预获胜买家组中的成员是否对其对应的频谱感兴趣,即可能出现某个用户组虽然满足干扰约束条件,但组内存在买家对频谱不感兴趣的情况,因此需要进行一个预先处理。之后执行最大匹配算法,使得最终得到的买家组与卖家出售的频谱匹配数量达到最大值。最后根据McAfee来实现拍卖结果,将买家组报价进行非递增(买家组报价为买家组中报价最小买家与组内买家个数进行相乘),对卖家报价进行非递减排序,得到买家组报价大于卖家报价的时,对应位置即所处的比较轮次,得到最大比较次序为k,则k-1为获胜者,得到获胜者中匹配成功组作为获胜买家组与获胜卖家组。实验表明,TAHES能够得到买家满意频谱复用的拍卖结果。
然而,当前的很多频谱拍卖方法(如TAHES)并没有考虑到拍卖过程中隐私保护问题。
在TAHES拍卖过程中,拍卖获胜组和获胜卖家的决定过程对于拍卖者是可知的。因此,当拍卖者不诚实的时候,可能存在拍卖者没有保护拍卖过程中买家提交的真实的价格。如果一个恶意的买家通过窃听得到其他的买家报价,那么当进行相同的频谱拍卖时,他就可以通过改变自己的报价来获得自己的最大利益,最终破坏了频谱拍卖的诚实性。
由此可见双向频谱拍卖中,获胜者的决定过程需要进行严格的保护。现有的保护隐私的频谱拍卖方案主要是针对同质频谱,或者是单向异质频谱进行的,并没有考虑到双向异质的问题。频谱的异质性以及卖家与买家的双向性使得频谱拍卖过程变得更加复杂。针对以上问题,设计一种新的保护隐私的双向异质频谱拍卖协议。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于拍卖和隐私保护的双向异质频谱分配方法,通过引入拍卖代理,与拍卖者共同进行多方安全计算,解决了当前双向异质频谱没有考虑到获胜者保护的过程。
为此,本发明提供了一种基于拍卖和隐私保护的双向异质频谱分配方法,包括4个参与对象:卖家、买家、拍卖方和拍卖代理,该分配方法包括以下步骤:
初始化阶段:首先M个卖家初始化频谱报价等信息,拍卖者公开需要进行拍卖的M个频谱种类,N个买家初始化自己地理位置信息与对于各频谱的感兴趣进行报价,其中,N个买家与M个卖家分别对自身的报价进行加法拆分,并对拆分后形成的两部分信息分别用拍卖者A和拍卖代理B的公钥加密;
提交报价阶段:N个买家将加密后的信息和地理位置信息发送给拍卖者A,M个卖家将加密信息发送给拍卖者A和将干扰距离也发送给拍卖者A;
分组阶段:拍卖者A选取不同的频段来构造干扰图,进行买家分组,得到一个买家组对应于多个频段;
买家分组匹配阶段:通过最大匹配算法得到一个买家组对应一个频段,拍卖者A将所有的加密报价信息和分组匹配后的信息发送给拍卖代理B;
获胜者决定阶段:拍卖代理B生成拍卖算法对应的加密电路,并将该加密电路发送给拍卖者A;拍卖代理B将利用自身私钥解密的买家和卖家报价信息输入加密电路和拍卖者A将利用自身私钥解密的卖家与买家报价信息和分组信息输入加密电路,在加密电路中进行计算,得到获胜者;
最终定价阶段:在得到获胜者后,再利用加密电路计算获胜者分担拍卖的最后价格。
相对于现有技术的方案,本发明具有以下优点:
(1)本发明是在异质双向频谱拍卖的条件下面进行的隐私保护的协议。
(2)本发明结合了秘密分享与加密电路的技术,在实现双向异质频谱拍卖中实现了隐私保护,并且效率得到保证,具有较强的实用性。
(3)本发明采用加密电路的技术,同样用到了最大匹配算法,在实现双向异质频谱拍卖的同时,对拍卖过程实行了保护。在多方安全计算中,相对于同态加密,加密电路的使用提高了执行效率,本方案就更具有优势。最大匹配算法,做到了拥有更多的买家组与卖家频谱的匹配。
(4)在本发明在***露除了最后的拍卖结果的拍卖过程变量,保护了每一个获胜买家组内成员的信息,即最小买家的报价得到了保护。
由此可见,本发明为频谱拍卖的隐私保护领域的进步拓展了空间,同时具有良好的实用效果。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图,对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为根据本发明的基于拍卖和隐私保护的双向异质频谱分配方法的框架图;
图2为根据本发明的基于拍卖和隐私保护的双向异质频谱分配方法的初始化频谱信息图;
图3为根据本发明的基于拍卖和隐私保护的双向异质频谱分配方法的分组过程实例示意图;
图4为根据本发明的基于拍卖和隐私保护的双向异质频谱分配方法的最大匹配实例示意图;
图5为根据本发明的基于拍卖和隐私保护的双向异质频谱分配方法的执行流程图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
为了解决双向异质频谱拍卖中的安全问题,本发明设计了一种双向异质频谱分配方法,如图1所示,包括4个参与对象:卖家、买家、拍卖方和拍卖代理。
如图5所示,本频谱分配方法包括如下步骤:
S10、初始化阶段
首先M个卖家初始化频谱信息和报价等信息,拍卖者公开需要进行拍卖的M个频谱,作为N个买家首先要初始化自己地理位置信息与对于感兴趣的频谱进行报价。其中将N个买家报价与卖家报价进行加法拆分,拆分后的报价用代理B和拍卖者A的公钥进行加密。
具体地,将***模型配置在网络环境中,其中有一台计算服务器(模拟拍卖者进行拍卖过程和分组过程),一台代理服务器(生成拍卖电路)和N+M台客户主机(表示N个买家,M个卖家),每个卖家客户机sj初始化自身的报价Qj以及对应频段hj的干扰阈值R(hj),假设对于所有的用户干扰阈值都是相同的;每一个客户机都有一个向量A={a1,j|a1,j∈{0,1}}1×M,表示每个客户机对M个频段是否感兴趣情况,并且对每一个感兴趣的频谱提供报价bj。对于每一个用户要对所有感兴趣的频谱有一个报价,为其中对不感兴趣的报价则初始化为0,用户还要初始化自身的地理位置(Xi,Yi)信息。
本方案中公钥加密算法使用Paillier加密算法,拍卖者和拍卖代理的公私钥分别为(pka,ska)和(pkb,skb),拍卖者和拍卖代理将各自的公钥发送给买家与卖家。买家与卖家分别对自身的报价信息进行拆分,即将买家报价拆分为成与用拍卖者与拍卖代理的公钥加密两部分信息,即和同理将卖家报价拆分成qj,a与qj,b,分别用拍卖者和拍卖代理的公钥进行加密后得到和
S20、提交报价阶段
买家将加密信息和地理位置信息都发送给拍卖者A。卖家将加密报价信息和干扰距离等信息发送给拍卖者A。
具体地,每个买家将自身感兴趣的频谱信息、地理位置以及用拍卖者和拍卖代理的公钥进行加密后得到所有价格和发送给拍卖者A。每一个卖家将自身用拍卖者和拍卖代理的公钥进行加密后得到和以及对应频谱hj的干扰阈值R(hj)发送给拍卖者A。
S30、分组过程
不同于同质频谱拍卖,拍卖者A通过选取不同的频段来构造不同的干扰图。首先选取一个频段,在当前频段干扰距离下形成一个干扰图,从而来进行分组。接着选取互相不干扰且人数最多的分组,作为当前频段对应的买家组。剔除当前匹配成功买家,将剩下的买家对第二个频谱进行拍卖,由于当频谱干扰距离小于当前正在进行分组的频段也满足干扰图。因此当前买家组所对应的获胜频谱是多个的情况。分组过程中,买家报价也随着分组过程进行顺序上的改变。
具体地,首先得到干扰阈值下的干扰图。拍卖者接收到所有的买家和卖家信息,根据买家的i(i=1,2,…,N)的地理位置(Xi,Yi)和买家i对于频谱hj(j=1,2,…,M)是否感兴趣的向量A={ai,j|ai,j∈{0,1}}1×M来构造干扰图。即针对每一段频谱,在构造干扰图之前删除已经分组的买家,之后在地理位置及感兴趣向量的作用下形成干扰图。
然后寻找某一个频段对应下最大互相不干扰的买家组,其方法如下:首先在频段为s1下面构造干扰关系图G1,以该关系图来构造获胜组,其中内成员数量最多的为获胜组g1,将组g1中买家从整体买家集合中剔除。即当一个买家组有对应的频谱分配的时候,买家从原先的整体买家中删除。这里需要考虑频谱干扰距离小于R(h1)的频谱,即某个频谱hj其中{hj|hj∈H∧R(hj)≤R(h1)},其中H表示频谱全集,R(hj)表示频谱的干扰距离,需要满足以上条件的原因是当前干扰图对于频谱干扰距离更小的频谱也是成立,将多个频段都放入到集合f1中,当前分组完成之后,从整体买家B中删除已经分组g1的买家。
在频段为s2下构造干扰关系图为G2,最大的不干扰组为g2,满足当前卖家频段为f2,以此类推,当最后一个所有的用户放入分组之后,即对于频段sh(0<h≤M),对应的干扰图Gh,对应频谱集合为fh,将所有的当前用户都分到一个组,即当前所有用户互相不干扰,当前的最大不干扰组为gh。
最终由分组得到买家的集合G=(g1,g2,…,gh),其中对应的频谱为F=(f1,f2,…,fh),表示每一个组对应一个频谱组,组内有多个成员。
S40、买家分组匹配
由于分组过程结果中,一个买家组对应于多个卖家频段。在买家分组匹配中,得通过最大匹配算法得到买家组对应一个频谱,其中返回结果为一一对应,即将没有买家组对应的频谱剔除,没有卖家频段对应的买家组剔除。买家匹配过程中,买家报价也随着分组过程进行顺序上的改变。
具体地,在得到分组和分组对应的频谱分组之后,首先取得一个分组g1,在f1中删除那些当前分组不感兴趣的频谱,即g1中是否存在对频谱f1报价不感兴趣的用户。同样的以此类推,一直到fh的频谱组中的情况也做删除。之后将买家组看成一个超级买家与卖家进行一个最大匹配(maximum matching)算法的执行。这里的最大匹配算法可以参考文献[Path,trees and flowers.Canadian J.Math],通过这步的结果记录在σ中,例如,可以将买家组gx与卖家sy对应,即σ(gx)=sy。这一步计算结果为经过匹配的买家组Gc以及卖家Sc。
S50、获胜者决定
拍卖者将加密报价信息以及分组信息发送给拍卖代理。拍卖代理生成拍卖算法对应的加密电路,将该加密电路发送给拍卖者,将解密后买家报价信息与卖家报价信息进行输入;拍卖者接收加密电路,将解密后的卖家与买家报价信息、分组信息进行输入,在加密电路中进行计算,最后输出拍卖结果,这个过程中除了最后的输出结果,其他内容都不会暴露给拍卖者。
该步骤包括如下内容:
(5.1)拍卖者发送分组信息给拍卖者
将分组匹配后的信息发送给拍卖代理,拍卖代理与拍卖者分别用自身私钥解密公钥加密的信息。
(5.2)构造加密电路
拍卖代理生成数据茫然的拍卖算法对应的加密电路。该加密电路是由加法电路、乘法电路、比较电路等基本电路构成,具体可参考文献[Improved Garbled CircuitBuilding Blocks and Applications to Auctions and Computing Minima,2009]。在加密电路中实现:计算组定价(Group pricing)进行预获胜买家组和预获胜卖家的处理,计算获胜组价格Pg和获胜卖家价格Ps,在拍卖代理端构造加密电路。将电路传输给拍卖者。
(5.3)加密电路计算
当加密电路构造完成之后,进行加密电路的计算过程。首先将秘密分享的值在加密电路中进行还原成原先的报价值。之后将计算分为三部分:第一部分买家组定价、第二部分进行预获胜买家组的决定以及第三部分决定价格与支付。首先,买家组定价的决定,本方案中,买家组的报价计算为:其中表示组的标签为t的买家组报价,Rt表示当前组为t的成员个数,表示组t内所有买家报价最小值。因此组报价表示为组内最低价与组内成员个数相乘。
第二部分,计算预获胜买家与卖家,首先对卖家按照卖家报价非递减(non-descending)顺序进行排序,将买家组按照组报价按照非递增(non-ascending)顺序进行排序。其中价格买家总数为T,买家个数为M。φ←min(T,M),取得T与M中最小值最为φ的值。当元素范围k=φ,…,1时,得到当买家组k的报价大于卖家k报价时标记为1,当买家组k的组报价小于卖家组报价的时候标记为0。将δφ←λk,Ps←Qφ·δφ,之后在k=φ‐1,…,1中循环计算Ps←Ps+Qk·δk,以及其中通过向量λk表示当前组报价大于卖家报价。δk标记最后一个买家组报价大于卖家报价的情况。Ps表示第k个卖家报价,Pg表示第k个买家组报价。记录当前卖家为前k-1的获胜情况,即预获胜卖家。
当t=1,…,T决定获胜买家为表示当前买家组为t时,用户组获胜情况,买家组价格必须要大于第k个买家组的报价Pg,且对应的卖家是获胜时,买家组才获胜,其中σ(t)表示当买家组标签为t时卖家频段的标签。当买家组获胜时,卖家也获胜时的卖家才是真正获胜的卖家,即需要买家组报价在前k-1且卖家报价也在k-1才为获胜买家组和获胜卖家。最终每个买家组报价为
S60、最终定价阶段
这一步同样放在加密电路中实现,在得到获胜组之后,由组内所有用户共同分担拍卖的最后的价格。获胜家除以组内用户个数,得到每个用户需要支付的价格。卖家也得到了比自身报价更高的价格。
具体地,当买家组为t时,组内买家需要支付的价格为其中j∈{1,…,Rt},即当前买家j需要支付为买家组价格除以组内成员个数,得到最终支付的价格。卖家获胜报价为其中l∈{1,…,M},Ps表示第k个卖家报价,表示当前卖家获胜情况,表示第l个卖家需要被支付的价格。
本发明通过拍卖者进行分组与组匹配之后,得到一个获胜买家组对应一个获胜卖家,之后由拍卖代理生成算法对应的加密电路,发送给拍卖者执行当前加密电路,其中获胜者决定的拍卖算法,其中买家出价以及卖家收益的都在加密电路中计算。这里的拍卖算法来自于[TAHES:Truthful double Auction for Heterogeneous Spectrums,2012],改写成数据茫然算法,即所有的算法执行顺序与其执行路径无关。
实施例
本实施例中,首先我们有四个卖家,六个买家,因此分别将六个买家与四个卖家定义为10个客户机,一个拍卖者服务器和一个代理服务器。拍卖者将频谱资源通过拍卖的方式分配给获胜的买家;买家利用自身对不同频谱的报价参与到频谱拍卖过程中;拍卖者执行分组过程、分组匹配以及具体拍卖过程;拍卖代理构造加密电路。
初始化阶段
将买家的地理位置以连线表示,如图2所示,其中两个买家冲突则用直线相连,没有冲突则不相连。w1~w6分别代表6个买家,1台服务器标识一个买家,每个买家对多个频谱进行报价,其中报价为0表示不感兴趣。这里为了例子简便将频谱干涉距离设为相同。6个买家对于4个频谱的报价分别为(0,10,0,0)、(6,3,0,6)、(5,0,0,0)、(4,7,2,9)、(0,2,5,0)、(0,0,7,0)。其中买家组相连表示之间存在干扰,卖家报价为:Q1=7,Q2=3,Q3=4,Q4=2。对应频谱为h1~h4。对其中一个买家(0,10,0,0)报价进行拆分并进行公钥加密的:
同理,可以将一个卖家报价Q1=7拆分后加密为:
所有剩余买家与卖家都有类似操作。
提交报价阶段
买家将自身拆分加密后的报价信息全部发送给拍卖者A,将自身的地理位置信息也发送给拍卖者A,同样作为卖家也将拆分加密后的报价发送给拍卖者A,以及频谱种类与干扰距离也发送给拍卖者A。
分组过程
根据以上实例,如图3进行分组,对频谱h1进行分组,其中对频谱h1感兴趣的为用户w2,w3,w4。其中w2与w3之间存在冲突,这里选择将w2与w4分为一组,即{w2,w4};将w3分为一组,即{w3},选择组内成员个数最大,因此选择{w2,w4}。由于假设所有频段干扰距离相同,所以对于频谱h1,{w3}也满足条件。同理对于频谱h2进行分组形成的独立集为w1为一组,即{w1};将w2,w4分为一组,即{w2,w4}。对于之后的所有频谱分组情况如下表1所示。一个买家分组可能对应多个频谱信息。
买家分组匹配
通过买家匹配得到买家获胜最多的情况,在表1中加圆圈表示选择最终分组结果,分组算法考虑到两个向量,分组向量和卖家频谱向量。分布如图4,其中分组分别为g1~g4,g1买家组对卖家s2出售的频谱感兴趣;买家组g2对卖家s1的频谱,对卖家s2的频谱以及对s4的频谱感兴趣;买家组g3对卖家s1的频谱感兴趣;买家组g4对卖家s3的频谱感兴趣。通过最大匹配算法得到最终的匹配结果为图4右侧所示,即g1买家组对应卖家s2的频谱、g2对应卖家s4的频谱、g3对应卖家s1的频谱以及g4对应卖家s3的频谱。通过最大匹配算法建立一对一的联系。
表1 分组结果以及买家组匹配结果
分组 | s1 | s2 | s3 | s4 |
g1={w1} | 0 | ① | 0 | 0 |
g2={w2,w4} | 1 | 1 | 0 | ① |
g3={w3} | ① | 0 | 0 | 0 |
g4={w5,w6} | 0 | 0 | ① | 0 |
其中表1中横坐标表示分组的情况,纵坐标表示拥有频谱的卖家。表中的数据表示不同组对于某一个频段的报价。由得到的分组情况构造买家组。分为4组,g1~g4四组情况。并且存在一个组可以购买多个频谱的可能,如g2可以购买频谱h1、h2和h4。因此需要对买家组进行匹配得到买家匹配成功最多的情况。
获胜者决定
由拍卖代理构造加密电路发送给拍卖者,拍卖者将分组后的买家分组报价与卖家报价发送给拍卖代理,拍卖者解密自身公钥加密的报价并且输入到加密电路中。拍卖代理将接收到的卖家与买家报价信息使用自身的私钥解密报价,将报价信息输入到加密电路中。首先根据计算买家组报价 将卖家报价进行非递减排序,将买家组报价进行非递增排序得:
Q4≤Q2≤Q3≤Q1
其中Q表示卖家报价,下表表示对应买家。根据得到λk={1,1,1,0},之后将将δ4←λ4,Ps←Q4·δ4在之后从k为3循环到1,Ps←Ps+Qk·δk,得到:δk={0,0,1,0},Ps=4,Pg=10。由于g2买家组对应卖家s4,g1买家组对应卖家s2,g4买家组对应卖家s3,g3买家组对应买家s1,即σ(2)=4,σ(1)=2,σ(4)=3,σ(3)=1表示买家组与卖家的对应关系。其中卖家预获胜表示前3个卖家都是预获胜卖家。循环判断1到4个买家获胜情况,即买家组报价在前3个且对应卖家在前3个。由得到4个买家组获胜情况为{1,0,0,0}因为报价大于第3个的买家组且卖家预获胜情况。根据得到最终的获胜卖家即为g2对应的卖家s4得到获胜向量从第一个卖家开始{0,0,0,1}。
最终定价阶段
获胜买家组g2需要支付报价为10,因此组内获胜买家需要分别支付5的价格,获胜卖家被支付为4的价格。
安全性分析:本发明所提出的保护隐私异质频谱分配方法实现了密码学的安全性,即在拍卖过程中***露了除拍卖结果外有关报价的任何信息给任意参与方。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于拍卖和隐私保护的双向异质频谱分配方法,其特征在于,
包括4个参与对象:卖家、买家、拍卖者A和拍卖代理B,
初始化阶段:首先M个卖家初始化自身报价以及频谱信息,拍卖者A公开需要进行拍卖的M个频谱,N个买家初始化自己地理位置信息与对于各频谱的感兴趣信息和对于感兴趣的频谱进行报价,其中,N个买家与M个卖家分别对自身的报价进行加法拆分,并对拆分后两部分信息分别用拍卖者A和拍卖代理B的公钥加密;
提交报价阶段:N个买家将加密后的信息全部发送给拍卖者A,将自身的地理位置信息也发送给拍卖者A,M个卖家将自身的拆分加密后的报价发送给拍卖者A和将自身频谱种类与干扰距离也发送给拍卖者A;
分组阶段:拍卖者A选取不同的频谱来构造干扰图,进行买家分组,得到一个买家组对应于多个频谱;
买家分组匹配阶段:通过最大匹配算法得到一个买家组对应一个频谱卖家,拍卖者A将所有的加密报价信息和匹配后的分组信息发送给拍卖代理B;
获胜者决定阶段:拍卖代理B生成拍卖算法对应的加密电路,并将该加密电路发送给拍卖者A;拍卖者接收该加密电路;拍卖代理B将利用自身私钥解密的买家和卖家报价信息,输入加密电路;拍卖者A将利用自身私钥解密的卖家与买家报价信息和分组信息,输入加密电路;拍卖代理B和拍卖者A的输入信息在加密电路中进行计算,得到获胜者;
最终定价阶段:在得到获胜者后,再利用加密电路计算获胜者分担拍卖的最后价格。
2.根据权利要求1所述的基于拍卖和隐私保护的双向异质频谱分配方法,其特征在于,在所述获胜者决定阶段中,拍卖代理B生成数据茫然即算法执行过程与执行路径无关的拍卖算法所对应的加密电路。
3.根据权利要求1所述的基于拍卖和隐私保护的双向异质频谱分配方法,其特征在于,所述加密电路用于秘密分享的数据合并、买家组定价决定以及最终的获胜者决定,最终在异质双向频谱拍卖下,采用加密电路对用户报价隐私进行保护。
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