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1-2 PSI 在隐私计算中的发展和应用.pdf

上传人: 云闲 编号:101936 2021-01-01 40页 3.98MB

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本文主要介绍了隐私计算中的安全求交集(PSI)技术,及其在数据隐私保护中的应用。PSI允许两个或多个参与方在不知道对方具体数据的情况下,计算出它们数据集的交集。文章详细讨论了PSI的定义、功能分类、最新进展,以及与其他隐私计算技术的结合。 关键点如下: 1. PSI定义:PSI是一种安全协议,允许参与者计算出各自数据集的交集,而不暴露非交集数据。 2. PSI功能和分类:根据不同的安全模型和计算模型,PSI可以分为多种类型,如单方安全、双方安全、恶意安全等。 3. PSI最新进展:文章提到了多种PSI协议的优化和新技术的应用,如基于Diffie-Hellman密钥交换的PSI、基于OPRF的PSI等。 4. PSI与其他隐私计算技术的结合:除了PSI,还有其他技术如差分隐私、多方计算、可信执行环境等,它们在保护数据隐私方面各有优势。 引用文章中的核心数据: - PSI协议的通信复杂度可以是线性的(Diffie-Hellman Key Exchange PSI),而基于OPRF的PSI在计算和通信上成本较高。 - 双方半诚实安全的PSI协议,如基于DH和基于OPRF的PSI,是目前实现的主流协议。 - 恶意安全PSI协议提供了比半诚实安全更强的安全性,但计算和通信开销更大。 综上,本文全面概述了PSI技术的发展及其在隐私计算中的应用,强调了在实际应用中,根据需求选择合适的技术至关重要。
"隐私计算中的PSI技术如何工作?" "PSI在实际业务场景中的应用挑战是什么?" "未来PSI技术的发展趋势和挑战有哪些?"
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