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。