基于云服务器的公平多方隐私集合交集协议

ZHANG Jing, TIAN He, XIONG Kun,TANG Yongli, YANG Li

Journal of Computer Applications(2023)

引用 0|浏览0
暂无评分
摘要
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.
更多
关键词
Private Set Intersection(PSI),Garbled Bloom Filter(GBF),secure multi-party computation,fair computation,Oblivious Transfer(OT)
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要