利用格上LWE(Leaning With Error)困难性假设,将保密地比较两个数是否相等转化为判断对随机串加密后的解密是否正确,有效地解决了数和集合关系的判定、求集合交集和集合相等安全多方计算问题,并利用模拟范例证明该协议在半诚实模型下是...利用格上LWE(Leaning With Error)困难性假设,将保密地比较两个数是否相等转化为判断对随机串加密后的解密是否正确,有效地解决了数和集合关系的判定、求集合交集和集合相等安全多方计算问题,并利用模拟范例证明该协议在半诚实模型下是安全的。与传统的基于数论的协议相比,该方案由于不需要模指数运算,因而具有较低的计算复杂度,同时因其基于格中困难问题,因而能抵抗量子攻击。展开更多
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...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.展开更多
文摘利用格上LWE(Leaning With Error)困难性假设,将保密地比较两个数是否相等转化为判断对随机串加密后的解密是否正确,有效地解决了数和集合关系的判定、求集合交集和集合相等安全多方计算问题,并利用模拟范例证明该协议在半诚实模型下是安全的。与传统的基于数论的协议相比,该方案由于不需要模指数运算,因而具有较低的计算复杂度,同时因其基于格中困难问题,因而能抵抗量子攻击。
文摘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.
