
隐私计算
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多方隐私集合求交-匿踪查询技术详解
之前,我们介绍了一种简洁高效的「多方隐私集合求交协议」,该协议是针对多方隐私集合求交场景设计的,解决了基于两方协议简单扩展到多方时产生的数据安全问题,详见前文《叮!多方隐私集合求交发来“会议邀请”》。本文将介绍另一种使用广泛的隐私计算技术–匿踪查询。匿踪查询顾名思义就是查询方的查询记录是隐藏的,数据方不知道查询方查了哪条数据。具体定义是查询方向数据方发送要查询的id,通过交互使得数据方返回给查询方该id的对应信息,如果未查到则返回空,在整个过程中查询方无法知道查询id之外的数据,数据方也无法知道查询方查询原创 2022-01-06 15:59:25 · 7755 阅读 · 0 评论 -
多方隐私集合求交高效算法解读
前言之前我们介绍过两方的「隐私集合求交算法」,可以应用到计算广告的实际效果,寻找联系人,联邦学习的特征对齐等场景,例如:在新的APP上找到共同的微信好友、开会时找到所有参会者共同的空闲时间等,但是这协议是针对两方设计的,没办法安全的扩展到多方。举个例子:现在有一个会议的发起者,他想要知道自己和其他所有参会者共同的空闲时间来确定会议的时间,一种简单的方案就是会议发起者依次和每一个参会者执行两方的隐私集合求交算法获取到每个参会者和自己的共同空闲时间,再从这些共同时间中筛选出所有参会者都空闲的时间。但是这种原创 2021-12-08 13:23:49 · 3480 阅读 · 0 评论