安全多方计算-匿踪查询
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发布时间：2024-10-03 06:03
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热心网友
时间：2024-12-14 10:20
安全多方计算是一种隐私保护技术，其中“匿踪查询”（Private Information Retrieval - PIR）尤为实用。在场景中，如检查部门调查可疑间谍时，直接精确查询可能导致隐私泄露，从而引发不可控局面。匿踪查询技术允许在不泄露查询条件和结果的情况下进行查询，保护了用户隐私。
使用简单密码学技术无法有效保护查询过程中的信息泄露。因此，匿踪查询技术通过独特的设计确保数据源方仅知有查询存在，但不知查询详情。这使得检查部门能够在保护隐私的同时完成调查。
匿踪查询分为基于不经意传输、基于同态加密和基于关键词的三种实现方案。其中，基于不经意传输的PIR方案与基于同态加密的PIR方案需要检索用户提前感知被检索数据在数据库中的位置。通过隐私求交的方式实现，可以在不泄露可能需要进行范围查询的情况下完成。
基于不经意传输的PIR实现采用n选1的OT协议，而基于同态加密的PIR实现则采用Paillier加法半同态加密算法。基于keyword的PIR方案则允许用户根据关键词进行查询，利用Paillier同态加密与拉格朗日插值多项式实现。
性能分析表明，匿踪查询技术在保护隐私的同时，也具备一定的查询效率。具体实现细节涉及算法优化与效率提升，以满足实际应用需求。
参考资料包括多项科研论文与技术文档，涵盖了匿踪查询技术的理论基础与实现方法。这些资源为理解匿踪查询技术提供了深入的理论支撑。
个人简介：杜宝坤，隐私计算领域专家，从0到1构建了京东联邦学习解决方案9N-FL，主导了联邦学习框架与业务落地。擅长从全链路思考与决策，涉及工程架构、大数据、机器学习算法与框架等多个领域。
公众号「秃顶的码农」提供了一系列技术文章，涵盖隐私计算、联邦学习、机器学习框架等主题，按照学习路线排序，方便连续阅读。知乎号关注专利，提供技术交流平台。一切有为法，如梦幻泡影，如露亦如电，应作如是观。
