面向隐私保护的集合交集计算综述

随着物联网和大数据技术的发展,在计算机和手机上出现了大量分布式应用程序.然而现有的分布式数据处理方式已不能很好地满足用户对隐私保护的需求.隐私集合交集(private set intersection, PSI)协议作为一项典型的面向隐私保护的分布式集合计算技术,允许各参与方输入其私有集合,共同计算集合的交集,且不泄露除交集以外的任何信息.PSI协议作为安全多方计算的一种重要应用,已被广泛应用于隐私计算领域,具有重要的理论和实践意义.首先介绍PSI协议的基本密码技术、敌手模型、安全证明、编程框架等基础知识;其次系统总结了构造传统PSI协议的设计框架: 基于公钥加密体制的框架、基于混淆电路的框架、基于不经意传输的框架;随后介绍PSI协议核心的隐私集合元素比较技术/工具: 不经意伪随机函数、不经意多项式评估、布隆过滤器等;进一步地详细阐述了适应新型应用场景的PSI方案: 基于云辅助的PSI、非平衡型PSI、基于阈值的PSI和多方PSI;最后总结并展望面向隐私保护的集合交集计算中亟待解决问题和发展方向.     

基于云服务器辅助的多方隐私交集计算协议

隐私集合交集(Private Set Intersection,PSI)技术允许私有集合数据持有方联合计算出集合交集而不泄露交集外的任何隐私信息.作为安全多方计算中的重要密码学工具,该技术已被广泛应用于人工智能和数据挖掘的安全领域.随着多源数据共享时代的到来,大多数PSI协议主要解决两方隐私集合交集问题,一般无法直接推广到多方隐私交集计算场景.文中设计了基于云服务器辅助的多方隐私交集计算协议,能将部分计算和通信外包给不可信云服务器而又不会泄露任何隐私数据,通过使用不经意伪随机函数、秘密共享和键值对打包方法使得协议更高效.通过模拟范例证明了协议在半诚实模型下能够安全地计算多方隐私集合交集,所有参与方和云服务器都无法窃取额外数据.与现有方案相比,所提协议受限制更少,适用范围更广.     

双云辅助的超阈值多方隐私集合交集计算协议

超阈值多方隐私集合求交协议(OT-MP-PSI)是PSI协议的变体,允许m个参与方共同计算至少t (t≤m)个参与方中拥有相同元素的超阈值交集,且保证仅拥有超阈值元素的参与方才能知晓该元素是否属于超阈值交集,对于其他信息一无所知. OT-MP-PSI推广了PSI的实际应用场景.现有方案均基于昂贵的公钥密码来构建,其较大的计算量导致运行时间缓慢.首先设计一个基于对称密码的不经意可编程伪随机秘密共享(OPPR-SS)密码组件,并基于OPPR-SS组件设计双云辅助的OT-MP-PSI协议,将秘密分发和重构的任务分别交给不可信云服务器来辅助完成,实现弱计算能力的参与方也能完成OT-MP-PSI协议.在半诚实模型下证明协议安全性.相比现有的OT-MP-PSI协议,所提协议在秘密分发和重构阶段均具有最优运行时间和通信负载,参与方、共享方和重构方的通信复杂度不再与阈值t有关,实现参与方常数轮的通信,通信复杂度仅为O(n),秘密分发方和重构方的计算复杂度仅与对称密码次数有关.