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的是哪个id。
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例如:现在有个股神,很多人都关注他炒股的一举一动,把他关注的股票作为购买的参考,但是股神不想泄露这些信息以免影响股票价格,这个时候,股神就可以使用「匿踪查询技术」来查询股票信息,保证他查询数据时的隐私性。
知识点科普
不经意传输-OT Oblivious transfer
不经意传输:接收方想要获取发送方n个数据里的第i个,但是需要保证接收方只能拿到第i个数据,无法拿到其他数据,发送方也无法知道接收方拿的是第几个数据。
从不经意传输的定义来看和匿踪查询是比较接近的,但是不经意传输是需要查询者知道自己要查询的数据是在哪个位置,通常情况下查询者在查询前是无法知道具体要查询的位置。
隐私信

本文详细介绍了匿踪查询技术,这是一种隐私计算方法,保证查询方的查询记录隐藏,数据方无法得知查询的具体内容。文章通过实例解释了匿踪查询如何保护查询隐私,并对比了不经意传输和隐私信息检索的区别。同时,解析了一种基于同态加密和多项式的匿踪查询算法流程,确保了查询和数据的双向隐私保护。这种技术在金融、政务等领域有广泛应用前景。
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