python实现 HE-based PIR算法

HE-based PIR（Homomorphic Encryption-based Private Information Retrieval）算法是一种在隐私保护的前提下，实现数据检索的技术。下面是一个使用Python实现HE-based PIR算法的示例代码：

import random
import numpy as np
from phe import paillier

# 生成两个大的质数，用于加密
p, q = paillier.generate_paillier_prime_pair()
public_key = paillier.PaillierPublicKey(n=p*q)
private_key = paillier.PaillierPrivateKey(public_key, p=p, q=q)

# 数据

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python实现 Homomorphic Encryption-based PIR算法

Homomorphic Encryption-based PIR（Private Information Retrieval）算法是一种保护隐私的数据检索算法。它通过将数据分散储存在多个不同的数据库中，使得单个数据库无法得到完整的数据，进而保证数据的安全性和隐私性。

以下是一个使用Python实现Homomorphic Encryption-based PIR算法的示例代码：

import random
from phe import paillier

# 初始化密钥
public_key, private_key = paillier.generate_paillier_keypair()

# 定义数据集
data_set = [random.randint(0, 100) for _ in range(10)]

# 对数据集进行加密
encrypted_data_set = [public_key.encrypt(x) for x in data_set]

# 随机选择一个数据项进行查询
index = random.randint(0, len(encrypted_data_set) - 1)

# 生成查询向量
query_vector = [public_key.encrypt(0) for _ in range(len(encrypted_data_set))]
query_vector[index] = public_key.encrypt(1)

# 对查询向量进行加密
encrypted_query_vector = [private_key.raw_encrypt(x) for x in query_vector]

# 对加密后的查询向量和数据集进行点乘操作
result = sum([encrypted_data_set[i] * encrypted_query_vector[i] for i in range(len(encrypted_data_set))])

# 解密查询结果
decrypted_result = private_key.decrypt(result)

print("查询结果：", decrypted_result)

在这个示例中，我们使用了Python的PHE库来实现Paillier公钥加密算法，并且使用随机生成的数据集进行演示。我们首先生成Paillier加密算法的公钥和私钥，然后对数据集中每个数据项进行加密。接着，我们随机选择一个数据项进行查询，并生成一个查询向量进行加密。最后，我们对加密后的查询向量和数据集进行点乘操作，得到查询结果，并使用Paillier私钥进行解密，得到最终的查询结果。

需要注意的是，这个示例只是一个简单的演示，实际应用中需要根据具体的需求进行适当的修改和优化。

python实现 Homomorphic Encryption-based PIR算法，并提供一个运行示例

Homomorphic Encryption-based PIR（HE-PIR）是一种隐私保护技术，允许用户在不公开查询内容的情况下从数据库中获取信息。下面我们将介绍如何使用Python实现HE-PIR算法，并提供一个简单的示例。

首先，我们需要安装一些必要的包，包括pyfhel、numpy和pandas。可以使用以下命令进行安装：

pip install pyfhel numpy pandas

安装完成后，我们可以开始编写代码。下面是一个简单的示例，我们将使用HE-PIR从一个包含100个元素的列表中查询一个元素的值。

import numpy as np
import pandas as pd
import time
from Pyfhel import Pyfhel

# 初始化加密环境
HE = Pyfhel()
HE.contextGen(p=65537, m=1024)
HE.keyGen()

# 构建数据库
data = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 3), columns=['A', 'B', 'C'])
db = HE.encrypt(data.values.tolist())

# 查询
query = '0.5'
start_time = time.time()
encrypted_query = HE.encrypt([float(query)])
result = HE.decrypt(db[int(float(query)*100)], encrypted_query[0])
end_time = time.time()
print(f"查询结果为：{result}")
print(f"查询耗时：{end_time-start_time}秒")

在上面的示例中，我们首先初始化了HE加密环境，并使用Pyfhel库生成了公私钥。然后，我们使用Pandas和NumPy创建了一个包含100个元素的随机数据集，并对其进行了加密。最后，我们查询了数据集中值为“0.5”的元素，并在控制台输出了查询结果和查询时间。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际使用中可能需要更复杂的加密环境和算法实现。