抗恶意敌手的线性门限隐私集合交集协议OA北大核心CSTPCD
门限隐私集合交集(TPSI)是安全多方计算中的一种特例,其在机器学习、共享拼车、指纹识别等多个领域有广泛的应用。然而,目前存在的方案均基于计算复杂度较高的算法,并且仅在半诚实模型下实现,导致协议计算开销较大且无法抵抗恶意敌手的攻击。为了解决以上问题,首先提出了一个向量不经意匹配测试(VOMT)协议,并基于VOMT和布谷鸟哈希设计了一个高效的半诚实TPSI协议。此外,结合VOMT与对称密钥加密方案构造出向量不经意解密匹配测试(VODMT)协议,并基于VODMT与不经意伪随机函数设计了一个可以抵抗恶意敌手的TPSI协议。随后,分别在半诚实模型和恶意模型下证明了协议的安全性,并分析得出两个协议的计算复杂度和通信复杂度均为线性。在集合大小为4096时,提出的两个协议的在线运行时间分别为0.81 s和1.81 s,而先前的工作则需要5627 s,所以两个协议均是高效的。
贾正坤;张恩;王梦涛;
河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡453007河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡453007 河南师范大学河南省教育人工智能与个性化学习重点实验室,河南新乡453007
计算机与自动化
隐私计算门限隐私集合交集不经意键值对存储不经意伪随机函数布谷鸟哈希
《计算机应用研究》 2024 (009)
P.2846-2853 / 8
国家自然科学基金资助项目(62072159,62002103,6207608);河南省科技攻关项目(232102211057)。
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