大规模多方私有集合交集协议解析

"Scalable Multi-Party Private Set-Intersection-解读.doc" 这篇文档主要讨论的是可扩展的多方私有集合交集（Scalable Multi-Party Private Set-Intersection, MPSI）技术，这是一种允许多个参与者在不泄露各自集合元素的情况下计算它们的交集的方法。在隐私保护和数据安全领域，MPSI具有重要的应用价值。 MPSI的主要目标是确保参与者之间的交互过程中，除了共同的交集元素，其他信息都保持私密。文档提到了MPSI的复杂度，指出其通信和计算成本与参与者的数量（n）以及输入集合的最大值（m_MAX）和最小值（m_MIN）有关。具体来说，协议的复杂度大约是\(O(n(m_{MAX} + m_{MIN})\log m_{MAX})\)比特。 MPSI方案的基础是早期的两方协议，如【FNP04】，即《Efficient private matching and set intersection - 2013》中的工作。这种协议通常包括一个图形化的表示，用于描述数据的处理流程。文档中可能包含了一些图表，但由于这里无法显示图片，只能通过文字描述理解。 MPC（Multiparty Computation）的安全性通常通过两种模型来评估：半诚实模型和恶意模型。在半诚实模型中，假设对手会尝试获取超出协议规定的信息，而在恶意模型中，对手可以采取任意攻击策略。MPSI协议的效率和安全性主要通过减少计算和通信开销来提升。 MPSI的研究主要集中在两个方向：一是优化协议以适应任意的布尔或算术电路；二是设计针对特定功能的协议，如找出共享的k个元素、模式匹配、搜索问题和集合求交等。文档中提到了两种解决PSI（Private Set Intersection）问题的方法： 1. 基于不经意多项式计算（Oblivious Polynomial Evaluation, OPE）的方案，这种方法利用了同态加密（支持加法和乘法运算），适用于两方PSI协议。 2. 使用承诺不经意伪随机函数（Commitment Involving Pseudo-Random Functions, CIPRF）计算，这种方法仅使用PRF来隐藏数据，但其安全性和性能仍有待进一步验证。 此外，文档还列举了一些基于_OT（ Oblivious Transfer）和布隆过滤器的PSI协议，这些协议分别针对半诚实和恶意对手进行了优化，同时还有线性复杂度的MPSI协议，旨在在恶意模型下提供更好的安全性，同时保持较低的计算复杂度。 这个文档深入探讨了MPSI技术，包括其基本原理、安全模型、优化方法和实际应用，对于理解多方计算和隐私保护技术有着重要的参考价值。