Multi-party private set union (MPSU) protocol enables $m$ $(m > 2)$ parties, each holding a set, to collectively compute the union of their sets without revealing any additional information to other parties. There are two main categories of MPSU protocols: The first builds on public-key techniques. All existing works in this category involve a super-linear number of public-key operations, resulting in poor practical efficiency. The second builds on oblivious transfer and symmetric-key techniques. The only existing work in this category is proposed by Liu and Gao (ASIACRYPT 2023), which features the best concrete performance among all existing protocols, despite its super-linear computation and communication. Unfortunately, it does not achieve the standard semi-honest security, as it inherently relies on a non-collusion assumption, which is unlikely to hold in practice. Therefore, the problem of constructing a practical MPSU protocol based on oblivious transfer and symmetric-key techniques in standard semi-honest model remains open. Furthermore, there is no MPSU protocol achieving both linear computation and linear communication complexity, which leaves another unresolved problem. In this work, we resolve these two open problems. We propose the first MPSU protocol based on oblivious transfer and symmetric-key techniques in the standard semi-honest model. This protocol is $4.9-9.3 \times$ faster than Liu and Gao in the LAN setting. Concretely, our protocol requires only $3.6$ seconds in online phase for 3 parties with sets of $2^{20}$ items each. We propose the first MPSU protocol achieving both linear computation and linear communication complexity, based on public-key operations. This protocol has the lowest overall communication costs and shows a factor of $3.0-36.5\times$ improvement in terms of overall communication compared to Liu and Gao.


翻译:多方隐私集合并集(MPSU)协议使得$m$个($m > 2$)参与方,各自持有一个集合,能够在不向其他参与方泄露任何额外信息的情况下,共同计算这些集合的并集。现有的MPSU协议主要分为两类:第一类基于公钥技术构建。该类别中的所有现有方案均涉及超线性数量的公钥操作,导致实际效率低下。第二类基于不经意传输与对称密钥技术构建。该类别中唯一的现有方案由Liu和Gao(ASIACRYPT 2023)提出,尽管其计算和通信复杂度为超线性,但在所有现有协议中具有最佳的实际性能。遗憾的是,该方案未能达到标准半诚实安全性,因其本质上依赖于非共谋假设,而该假设在实践中难以成立。因此,在标准半诚实模型中,基于不经意传输与对称密钥技术构建实用的MPSU协议这一问题仍未解决。此外,目前尚无MPSU协议能同时实现线性计算与线性通信复杂度,这构成了另一个待解决的问题。在本工作中,我们解决了这两个开放性问题。我们提出了首个在标准半诚实模型中基于不经意传输与对称密钥技术的MPSU协议。该协议在局域网(LAN)环境下比Liu和Gao的方案快$4.9-9.3$倍。具体而言,对于3个参与方、每个集合包含$2^{20}$个元素的情况,我们的协议在线阶段仅需$3.6$秒。我们还提出了首个基于公钥操作、同时实现线性计算与线性通信复杂度的MPSU协议。该协议具有最低的总通信开销,与Liu和Gao的方案相比,总通信量提升了$3.0-36.5$倍。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
38+阅读 · 2021年8月31日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
UNITER: Learning UNiversal Image-TExt Representations
Arxiv
23+阅读 · 2019年9月25日
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
58+阅读 · 2019年7月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
4+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
5+阅读 · 7月26日
《反无人机交战场景下的战斗归零研究》
专知会员服务
6+阅读 · 7月26日
博士论文 | 用代码结构感知方法推进代码大模型
《决策模型比较研究》
专知会员服务
12+阅读 · 7月25日
《美军水下战与海床战概述及本地实施》
专知会员服务
6+阅读 · 7月25日
面向未来冲突推进陆军情报体制改革
专知会员服务
5+阅读 · 7月25日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员