數據安全與隱私計算峯會-安全求交集在隱私計算中的發展和應用:學習

數據安全與隱私計算峯會-安全求交集在隱私計算中的發展和應用:學習

PSI是安全多方計算中發展較爲成熟的技術。

定義

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(1)Alice獲取到交集

思考一下:對於兩方來說,是一方獲取交集?還是兩方都獲取交集?

(2)可證明安全:證明Alice不能獲取除了交集以外的信息

功能分類

兩方半誠實

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(1)只獲得交集

最終獲取(公開)交集,保護除交集以外的數據

(2) 兩方求交

(3)半誠實安全

【限制攻擊者行爲】攻擊者正確執行協議,但會收集中間信息,進行分析

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(1)如何隱藏非交集元素

  • 加噪音
  • 加密
  • 編碼

(2)如何提升效率

基於DH密鑰交換協議實現的PSI

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(1)加密隱藏數據

(2)完成比較

(3)線性通信

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(1)基於離散對數問題設計PSI協議

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(1)通過DH密鑰交換隱藏數據\((H((x_i)^a)^b,(H((y_i)^b)^a\),且完成數據比較。

基於OPRF實現PSI

提示:基於OPRF設計PSI是常見操作,基於DH也可以設計OPRF協議,通常重點是如何設計OPRF。

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(1)將數據通過OPRF隱藏,然後通過OPRF值比較

(2)安全性高,但性能低(計算多,通信高)

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(1)使用hash”壓縮“數據,降低計算和通信

PSI應用

黑白名單、撞庫等

其他類型的PSI

  • 多方
  • 交集使用
  • 計算模型
  • 安全模型
  • 非平衡
  • 閾值
  • 雲存儲

交集使用

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(1)即閾值PSI,更關注交集大小

(2)即Labeled-PSI,關注交集數據item對應的label

(3)交集要隱藏,但還需要交集

加入差分隱私

多方

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(1)部分參與者的交集,不給某些參與者知道

計算模型

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(1)一方得到交集(One way)

(2)兩方得到交集(mutual)

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(1)即雲存儲PSI,不可信的第三方參與計算

安全模型

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(1)半誠實下:攻擊者能力有限,安全性弱

(2)惡意:攻擊者攻擊手段隨機,需要額外的通信和計算,效率有待提升。

非平衡

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(1)標準的PSI解決非平衡場景,造成資源浪費。

最新進展

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(1)使用高效的OT

(2)使用OKVS替代OPRF

(3)使用PaXos

與其他技術結合

與DP結合

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(1)對交集加噪音,解決“交集要隱藏,但還需要交集”。

與TEE集合

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參考

隱語關於PSI的功能:

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