半诚实模型下基于Goldwasser-Micali加密的隐私交集基数协议

"这篇论文研究了基于Goldwasser-Micali加密系统的隐私交集基数协议，探讨了在安全两方计算环境下，如何让两个互不信任的参与者在不泄露自身数据隐私的情况下，计算并确定他们集合交集的基数。文中在半诚实攻击者模型下，提出了一种新的协议，利用Goldwasser-Micali加密系统作为核心加密工具，并通过模拟器进行了安全性证明。此外，该协议在某些性能指标上优于已有的解决方案。" 在安全两方计算领域，问题的核心是使两个不信任的参与者能够合作进行计算，同时保护各自的输入数据不被对方得知。隐私交集基数问题是一个关键的研究方向，它涉及两个参与者各自拥有私有集合的情况，目标是在保持输入数据私密性的前提下，一方计算出两集合的交集基数，而另一方则不获取任何额外信息。 Goldwasser-Micali加密系统是密码学中的一个重要工具，它是第一个提供选择明文攻击下完整安全的公钥加密系统。这个系统具有部分同态性质，即在加密数据上进行特定类型的计算后，解密结果等同于在未加密数据上执行相同计算的结果。在本文中，这一特性被巧妙地应用于构建隐私交集基数协议，允许在加密数据上直接操作，从而在不揭示原始数据的情况下计算交集基数。 半诚实攻击者模型假设参与者在协议执行过程中通常会按照协议规定执行，但可能会试图从额外信息中推断出额外的隐私信息。在这种模型下，协议的安全性通过模拟器进行证明，模拟器是一个理论上的实体，可以模拟攻击者的行为，如果攻击者无法区分实际交互和模拟交互，那么协议就被认为是安全的。 论文作者比较了新提出的协议与现有的方案，指出在效率、通信复杂度或计算复杂度等方面，新协议具有优越性。这可能体现在减少通信次数、降低计算开销或增强安全性等方面，具体优势取决于与哪些现有方案进行比较。 这篇研究工作对于提升隐私保护下的协同计算能力具有重要意义，特别是在需要保护敏感数据的应用场景中，如医疗信息共享、电子商务交易验证等。通过使用Goldwasser-Micali加密系统和同态加密技术，它为解决隐私交集基数问题提供了新的思路，有望推动安全两方计算领域的进步。