数据安全与隐私计算峰会-安全求交集在隐私计算中的发展和应用：学习

PSI是安全多方计算中发展较为成熟的技术。

定义

（1）Alice获取到交集

思考一下：对于两方来说，是一方获取交集？还是两方都获取交集？

（2）可证明安全：证明Alice不能获取除了交集以外的信息

功能分类

两方半诚实

（1）只获得交集

最终获取（公开）交集，保护除交集以外的数据

（2） 两方求交

（3）半诚实安全

【限制攻击者行为】攻击者正确执行协议，但会收集中间信息，进行分析

（1）如何隐藏非交集元素

• 加噪音
• 加密
• 编码
• 等

（2）如何提升效率

基于DH密钥交换协议实现的PSI

（1）加密隐藏数据

（2）完成比较

（3）线性通信

（1）基于离散对数问题设计PSI协议

（1）通过DH密钥交换隐藏数据\((H((x_i)^a)^b,(H((y_i)^b)^a\)，且完成数据比较。

基于OPRF实现PSI

提示：基于OPRF设计PSI是常见操作，基于DH也可以设计OPRF协议，通常重点是如何设计OPRF。

（1）将数据通过OPRF隐藏，然后通过OPRF值比较

（2）安全性高，但性能低（计算多，通信高）

（1）使用hash”压缩“数据，降低计算和通信

PSI应用

黑白名单、撞库等

其他类型的PSI

• 多方
• 交集使用
• 计算模型
• 安全模型
• 非平衡
• 阈值
• 云存储
• 等

交集使用

（1）即阈值PSI，更关注交集大小

（2）即Labeled-PSI，关注交集数据item对应的label

（3）交集要隐藏，但还需要交集

加入差分隐私

多方

（1）部分参与者的交集，不给某些参与者知道

计算模型

（1）一方得到交集（One way）

（2）两方得到交集（mutual）

（1）即云存储PSI，不可信的第三方参与计算

安全模型

（1）半诚实下：攻击者能力有限，安全性弱

（2）恶意：攻击者攻击手段随机，需要额外的通信和计算，效率有待提升。

非平衡

（1）标准的PSI解决非平衡场景，造成资源浪费。

最新进展

（1）使用高效的OT

（2）使用OKVS替代OPRF

（3）使用PaXos

与其他技术结合

与DP结合

（1）对交集加噪音，解决“交集要隐藏，但还需要交集”。

与TEE集合

参考

隐语关于PSI的功能：