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An Effective Multiple Private Set Intersection
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AI
DOI：10.1007/978-3-031-94445-1_8.png)
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摘要
En 中文
私有集合交集（PSI）在隐私保护方面是一个热门话题。尽管已有大量研究关注两方PSI，但在多方PSI场景下的研究仍存在明显不足。实际上，随着双方持续添加新数据集，多方PSI的需求经常出现，同时由于数据集的累积导致显著的开销。我们提出了一种具有半诚实安全性的多方PSI协议。基于该协议（Pinkas等人，Crypto 2019，spot-low方法），我们设计了一种流式PSI，每次新添加的数据集累积到一定阈值时，流式PSI即被生成，从而显著降低后续PSI的整体开销。据我们所知，这是首个专门为多方PSI场景设计的协议。我们的实验表明，该协议在运行时间和通信方面均达到最优性能。例如，当初始数据集大小为2^24，双方新添加的数据集大小为2^16时，在第二次PSI中，双方数据集大小为（2^24 + 2^16），我们的运行时间缩短至14.6秒，通信开销降低至4.8MB。
Keyword:
Streaming Private Set Intersection
Multiple Private Set Intersection
期刊
S
机构
引用论文
When private set intersection meets big data.png)
Proceedings of the 2013 ACM SIGSAC conference on Computer & communications security - CCS '13
OAAI
Proceedings of the 2013 ACM SIGSAC conference on Computer & communications security - CCS '13IF0
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