隐私集合交集(Private Set Intersection,PSI)计算是目前隐私保护的热点问题,它允许参与者在秘密集合上做交集操作,且不会泄露交集以外的信息。随着云计算技术的快速发展,外包技术也成为一种流行的计算方法。先提出了一种新的在云环境...隐私集合交集(Private Set Intersection,PSI)计算是目前隐私保护的热点问题,它允许参与者在秘密集合上做交集操作,且不会泄露交集以外的信息。随着云计算技术的快速发展,外包技术也成为一种流行的计算方法。先提出了一种新的在云环境下的基于OT协议的隐私集合交集计算协议,证明了本协议在半诚实模型下是安全的,然后通过实验对本协议的效率进行分析,最后通过和现有的在云环境下的隐私集合交集计算协议进行比较,证明本协议在同等安全性下有较高的计算效率。展开更多
支持模糊匹配的带标签隐私集合交集计算协议(Fuzzy Labeled Private Set Intersection,FLPSI)是PSI协议的变体,其特点在于发送方与接收方的集合元素并不完全相等,而是存在相似性,且发送方集合中的每个元素均关联一个标签,接收方仅得到...支持模糊匹配的带标签隐私集合交集计算协议(Fuzzy Labeled Private Set Intersection,FLPSI)是PSI协议的变体,其特点在于发送方与接收方的集合元素并不完全相等,而是存在相似性,且发送方集合中的每个元素均关联一个标签,接收方仅得到相似匹配元素的标签,而不会泄露其他信息。现有的FLPSI协议大多使用汉明距离来判断二进制向量之间的匹配程度,协议基于昂贵的公钥密码来构建,计算开销大导致协议运行缓慢。对此,提出了一种基于对称密码构造的更加高效的FLPSI协议,通过模拟范例证明了协议在半诚实模型下是安全的,参与方均无法窃取额外的隐私信息。与现有方案相比,协议将整体通信复杂度与发送方的计算复杂度由O(n^(2))降低为O(n)。实验仿真结果表明,所提方法在平衡场景下比现有FLPSI协议快3~10倍,通信量降低89%~95%;在非平衡场景下比现有FLPSI协议快7~10倍,与类似的模糊匹配协议相比具有明显优势。此外,还设计了FLPSI协议在隐私保护条件下人脸识别的应用,通过调整参数可以满足不同场景的要求。展开更多
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...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.展开更多
隐私保护集合交集(private set intersection,PSI)计算属于安全多方计算领域的特定应用问题,不仅具有重要的理论意义也具有很强的应用背景,在大数据时代,对该问题的研究更是符合人们日益强烈的在享受各种服务的同时达到隐私保护的需求....隐私保护集合交集(private set intersection,PSI)计算属于安全多方计算领域的特定应用问题,不仅具有重要的理论意义也具有很强的应用背景,在大数据时代,对该问题的研究更是符合人们日益强烈的在享受各种服务的同时达到隐私保护的需求.对安全多方计算基础理论进行了简要介绍,并重点介绍了目前主流的安全多方计算框架下2类PSI研究技术:传统的基于公钥加密机制,混乱电路,不经意传输的PSI协议和新型的云辅助的PSI协议,并对各类协议的过程、适用性、复杂性进行简要分析总结.同时,也对隐私保护集合交集问题的应用场景进行详细说明,进一步体现对该问题的实际研究价值.随着对该问题的不断深入研究,目前已经设计了在半诚实模型下快速完成上亿元素规模的隐私集合求交集协议.展开更多
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...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。展开更多
文摘隐私集合交集(Private Set Intersection,PSI)计算是目前隐私保护的热点问题,它允许参与者在秘密集合上做交集操作,且不会泄露交集以外的信息。随着云计算技术的快速发展,外包技术也成为一种流行的计算方法。先提出了一种新的在云环境下的基于OT协议的隐私集合交集计算协议,证明了本协议在半诚实模型下是安全的,然后通过实验对本协议的效率进行分析,最后通过和现有的在云环境下的隐私集合交集计算协议进行比较,证明本协议在同等安全性下有较高的计算效率。
文摘支持模糊匹配的带标签隐私集合交集计算协议(Fuzzy Labeled Private Set Intersection,FLPSI)是PSI协议的变体,其特点在于发送方与接收方的集合元素并不完全相等,而是存在相似性,且发送方集合中的每个元素均关联一个标签,接收方仅得到相似匹配元素的标签,而不会泄露其他信息。现有的FLPSI协议大多使用汉明距离来判断二进制向量之间的匹配程度,协议基于昂贵的公钥密码来构建,计算开销大导致协议运行缓慢。对此,提出了一种基于对称密码构造的更加高效的FLPSI协议,通过模拟范例证明了协议在半诚实模型下是安全的,参与方均无法窃取额外的隐私信息。与现有方案相比,协议将整体通信复杂度与发送方的计算复杂度由O(n^(2))降低为O(n)。实验仿真结果表明,所提方法在平衡场景下比现有FLPSI协议快3~10倍,通信量降低89%~95%;在非平衡场景下比现有FLPSI协议快7~10倍,与类似的模糊匹配协议相比具有明显优势。此外,还设计了FLPSI协议在隐私保护条件下人脸识别的应用,通过调整参数可以满足不同场景的要求。
文摘隐私集合交集(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.
文摘隐私保护集合交集(private set intersection,PSI)计算属于安全多方计算领域的特定应用问题,不仅具有重要的理论意义也具有很强的应用背景,在大数据时代,对该问题的研究更是符合人们日益强烈的在享受各种服务的同时达到隐私保护的需求.对安全多方计算基础理论进行了简要介绍,并重点介绍了目前主流的安全多方计算框架下2类PSI研究技术:传统的基于公钥加密机制,混乱电路,不经意传输的PSI协议和新型的云辅助的PSI协议,并对各类协议的过程、适用性、复杂性进行简要分析总结.同时,也对隐私保护集合交集问题的应用场景进行详细说明,进一步体现对该问题的实际研究价值.随着对该问题的不断深入研究,目前已经设计了在半诚实模型下快速完成上亿元素规模的隐私集合求交集协议.
文摘隐私集合交集(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。
