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本文提出了一个简单、高效的恶意安全多方隐私集合交集(MP-PSI)协议。在多方场景中,每个参与方持有自己的私密数据集,所有参与方共同计算所有集合的交集,且除了交集外不泄露任何额外信息。现有的多方PSI协议通常复杂、通信开销大,且大多仅在半诚实安全模型下证明安全性。本文在恶意安全模型下(最多允许N-1个参与方合谋)构造了一个MP-PSI协议,其核心思想是将多方PSI规约到一系列两方PSI实例,并利用不经意伪随机函数(OPRF)和一种新颖的哈希技术来实现高效性。具体地,协议包括两个阶段:第一阶段,一个被选中的“领导者”参与方与每个其他参与方运行两方PSI,但为了抵御恶意行为,引入了额外的检查机制;第二阶段,利用“分层哈希”将元素映射到不同的桶中,从而减少比较次数。与现有工作相比,本文协议的计算开销与输入集合大小的平方成正比,且通信复杂度几乎最优。实验结果表明,对于不同数量参与方和集合大小,协议运行时间显著优于先前方案,例如在5个参与方、每个集合大小为2^16时,仅需几秒即可完成。该工作为恶意安全多方PSI的实际应用提供了可行方案。
💡 推荐理由: 首个同时实现简单性、高效率与强安全性(恶意安全)的多方PSI协议,可直接用于隐私保护的数据联合分析场景,如多方数据比对、黑名单共享等。
🎯 建议动作: 研究跟进
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