半可信云服务器辅助的高效隐私交集计算协议

隐私集合交集（private set intersection,PSI）是隐私计算中的热点,其允许参与两方在不泄露任何额外信息的要求下计算交集.现有的隐私集合交集计算方案对参与双方的计算能力要求高,且计算能力差的参与方无法在保证集合数据隐私的前提下将计算安全外包给云服务器.设计了一种新的不经意两方分布式伪随机函数,允许半可信的云服务器参与相等性测试,又不泄露参与方任何集合信息.基于该不经意伪随机函数构建了半可信云服务器辅助的隐私集合交集计算协议,将主要计算量外包给云服务器.在半诚实模型下证明了协议的安全性.同时,该协议可保密地计算隐私集合交集的基数.通过与现有协议分析与实验性能比较,该协议效率高,计算复杂度与通信复杂度均与集合大小呈线性关系,适用于客户端设备受限的应用场景.     

基于云服务器的公平多方隐私集合交集协议

隐私集合交集（PSI）是解决隐私信息共享的重要办法。针对现有的协议中参与方不能同时获取计算结果而导致的不公平性问题，提出一种基于云服务器的公平多方PSI协议。首先，利用哈希映射完成隐私信息的子份额在混淆布隆过滤器（GBF）中的存储；其次，为避免交互过程中各参与方集合元素索引值的泄露，协议结合不经意传输（OT）技术完成存储信息的份额置换；最后，通过云服务器进行逐位计算，并将结果同时返回各参与方，保证各参与方获取结果的公平性。协议的正确性和安全性分析表明，所提协议能够实现参与方获得交集结果的公平性，而且协议能够抵抗参与方与云服务器进行的合谋。性能分析表明，所提协议的计算复杂度和通信复杂度与参与方集合包含的元素总数无关；与多方隐私集合交集协议（MPSI）、实用多方恶意安全私有集合交集PSImple和隐私集合交集求和协议（PI-Sum）相比，在同等条件下，所提协议的存储开销、通信开销和运行时间更少。     

高效且恶意安全的三方小集合隐私交集计算协议

隐私集合交集(private set intersection, PSI)允许持有私有集合的参与方安全地获得集合的交集,而不会泄露除交集之外任何元素的信息.现有的两方/多方PSI协议大多基于不经意传输(oblivious transfer, OT)协议,具有很高计算效率的同时,也带来了巨大通信开销.在很多场景中,扩展网络带宽是非常昂贵甚至不可行的,而目前不依赖于OT设计且计算高效的多方PSI协议仍然较少.基于一轮密钥协商构造了三方参与的PSI计算协议,分别在半诚实模型和恶意安全性模型下,证明了协议的安全性且允许任意两方的合谋攻击.通过实验仿真,在大集合场景,相比现有基于OT的多方PSI协议,所构造的协议具有最优的通信轮数且通信量降低了89%～98%;在小集合场景(500个元素或更少),相比适用弱通信网络的同类PSI协议,具有最优运行时间和通信负载,比依赖于同态加密的PSI协议快10～25倍.     

一类可抵抗恶意攻击的隐私集合交集协议

针对安全两方计算中隐私集合交集计算问题,提出了一种改进的基于Bloom Filter数据结构的隐私集合交集协议。该协议能够保证双方在各自隐私安全的前提下,计算出两者数据集合的交集,其中只有一方能够计算出交集元素,另外一方无法计算得到交集,并且双方都不能获得或推测出对方除交集以外的任何集合元素,确保了参与双方敏感信息的安全保密。所提协议引入了基于身份的密钥协商协议,能够抵抗非法用户的恶意攻击,达到隐私保护和安全防御的目的,抵御了密钥泄露的风险,减少了加解密的运算量,并且具备支持较大规模集合数据的运算能力。     

基于同态加密和Bloom过滤器的云外包多方隐私集合比较协议

针对目前多方隐私集合比较（PSI）协议计算效率低下以及应用于云环境中会造成用户隐私信息泄露的问题,提出一种基于布隆过滤器（BF）和同态加密的云外包多方隐私集合比较协议。首先,协议中使用基于NTRU Cryptosystems的代理重加密算法将不同公钥加密的密文转换成相同公钥加密的密文,并将大量复杂的计算外包给云服务器;其次,借助BF计算复杂度低、空间利用率高和查询效率高的优点,提高协议运行过程中对信息加密、解密和查询的效率,在协议运行过程中用户仅需进行少量计算,无需交互且不必实时在线。理论分析及实验结果表明,新协议的计算复杂度和通信复杂度是线性的,可以在不泄露用户隐私信息的前提下计算出比较结果,满足现实应用的需求。     

不经意传输协议研究综述

在互联网快速发展、大数据的挖掘与应用已渗透到各行各业的今天, 如何安全且高效地共享、使用海量数据成为新的热点研究问题. 安全多方计算是解决该问题的关键技术之一, 它允许一组参与方在不泄露隐私输入的前提下进行交互, 共同计算一个函数并得到输出结果. 不经意传输协议, 也叫茫然传输协议, 是一种保护隐私的两方通信协议, 消息发送者持有两条待发送的消息, 接收者选择一条进行接收, 事后发送者对接收者获取哪一条消息毫不知情, 接收者对于未选择的消息也无法获取任何信息. 不经意传输协议是安全多方计算技术的关键模块之一, 其效率优化可有效推动安全多方计算技术的应用落地, 对于特殊的两方安全计算协议如隐私集合交集计算尤为重要. 总结了不经意传输协议的分类及几种常见的变体, 分别阐述了基于公钥密码的不经意传输协议的构造和研究进展, 以及不经意传输扩展协议的构造和研究进展, 由此引出不经意传输扩展协议的效率优化研究的重要性. 同时, 在半诚实敌手和恶意敌手这两种敌手模型下, 分别对不经意传输协议和不经意传输扩展协议的效率优化研究进展进行了全面梳理. 另一方面, 从应用角度对不经意传输协议和不经意传输扩展协议在工程实现中常用的优化技术进行了系统化分析. 最后, 总结了不经意传输协议和不经意传输扩展协议研究目前所面临的主要问题及未来发展趋势.     

车联社交网络中一种交友匹配的隐私保护方案

针对车联社交网用户交友匹配时隐私泄露的问题,利用无可信第三方服务器的安全协议匹配方法,提出一种交友匹配的隐私保护方案。通过将不经意传输协议、simple和cuckoo哈希算法以及Feistel密码结构相结合,设计一种隐私集合交集协议,保证车联社交网用户个人隐私不被泄露。实验验证和分析结果表明,该方案具有更高的效率,能够防止车联网用户隐私泄露。     

基于弹性秘密共享的多方门限隐私集合交集协议

$ (t, n) $门限隐私集合交集协议, 指$ N $个参与者各自拥有大小为$ n $的隐私集合, 在不泄露自身隐私信息的前提下, 如果各参与者交集数量大于门限值$ t $, 则参与各方能够获得交集信息, 其有广泛的应用, 如指纹识别、在线拼车、相亲网站等. 然而现有门限隐私集合交集协议大多针对两方参与者进行研究, 对多方门限隐私集合交集协议的研究仍存在许多挑战, 现有的多方门限隐私集合交集协议使用全同态加密等开销较大的公钥算法, 尚没有有效实现. 针对上述问题, 结合弹性秘密共享、布隆过滤器提出两种有效的多方门限隐私集合交集协议, 并首次仿真实现了协议. 首先, 设计一种新的布隆过滤器构造方法, 将弹性秘密共享生成的份额与参与方的集合元素相对应, 通过查询布隆过滤器获取的秘密子份额能否重构出正确秘密来判断各方交集是否达到门限值, 有效防止交集基数的泄露. 设计的第1个协议避免使用开销较大的公钥算法, 当设置安全参数$ \lambda $为128, 集合大小为$ {2^{14}} $, 门限值为$ 0.8n $时, 在三方场景下协议在线阶段的时间成本为191 s. 此外, 为了能在半诚实模型下抵抗至多$ N - 1 $个敌手合谋, 在第1个协议基础上结合不经意传输设计一种该协议的变体, 相同条件下, 在线阶段时间成本为194 s. 最后通过安全证明, 证明上述协议在半诚实模型下是安全的.     

公平高效的安全双边云资源拍卖方案

针对云资源拍卖过程中隐私泄露和公平支付问题,提出一种公平高效的安全双边云资源拍卖方案.基于加法秘密分享设计安全大小比较和安全排序等三方安全计算协议,由1台拍卖商服务器和2台代理商服务器高效协作执行安全拍卖协议,整个过程不泄露除拍卖结果以外的任何隐私信息,并且通过智能合约保证公平的交易支付.实验性能评估表明该方案计算和通信开销均优于现有方案.     

隐私保护集合交集计算协议

隐私保护集合交集计算属于安全多方计算领域的特定应用问题,具有重要的研究价值和广泛的应用范围。在信息高速发展的时代,对该问题的研究满足了人们在日常生活中享受各种便利的同时隐私得到保护的需求。文章考虑的是两个参与者隐私保护集合交集计算的情形,首先将集合表示成多项式,把求解两个集合的交集问题转化为求解两个多项式的最大公因式问题;在此基础上,根据多项式的数学性质和Pailliar同态加密算法提出一种保护隐私的两方集合交集计算协议,并给出协议的正确性和安全性分析;最后通过与相关文献的比较分析,得出文章协议的计算复杂度和通信复杂度较低的结论,且能够很好地保护参与方集合的元素个数。