信息论安全的私有信息检索(PIR)Chor1995论文里的双服务器模型

本文概述了Chor提出的经典1997年两服务器信息论安全PIR模型,介绍了基本原理和查询构造方法。着重于IPIR的通信与存储成本问题,并提及其在实际应用中的局限性与替代方案。

继续前一阶段PSI调研之后,最近开始看一些PIR相关内容,目前针对PIR的研究主要按三类进行,

1. 信息论安全的PIR(IPIR);2 计算安全的PIR(CPIR);3 基于安全硬件的PIR

这里简单记录一下基于信息论PIR的思想(只介绍思想); 例子是Chor 1997年最早提出PIR时的 2-server PIR模型

前提:1. 采用两个服务器各自存储相同的数据库(假设是一个n位的二进制串)

           2. 两个服务器不能共谋(两个服务器不能互相知道用户给对方发了什么请求)

如:用户想要查询索引为2 (i=2) 的二进制位信息,例子里 DB[2] =1 ; DB[0] = 0 ; DB[1] =0; DB[3] = 0 

发起请求:

于是构造两个请求,q1, q2, 满足:

q1=S;q2=S ⨁ i

这里的⨁ 操作表示S集合中如果存在i 则剔除掉,如果不存在则加入i 到S中

也就是说 q1 与q2 相差索引i的查询;

返回:

1. 两个服务器各自返回 r1,r2,分别为所有索引对应二进制数字的异或值

r1 = 0 ; r2 = 1

2. 用户最终查询结果 r_user = r1 xor r2 = 1 

这个双server的IPIR模型是 IPIR的最基本模型,后续Chor提出多server以及基于覆盖码编码的方案。但目前IPIR由于通信成本和存储成本高昂,很难在现实中使用, 实际使用的大多是基于计算安全或者基于安全硬件的方案。  

### 私有信息检索PIR)概念 私有信息检索(Private Information Retrieval, PIR)是一种允许客户端从数据库中获取特定条目而不泄露所请求位置的技术。这种技术确保即使服务提供商也不知道用户具体访问了哪些数据项。 在单数据库的情况下,为了达到无条件安全的要求,所有协议都需依赖某些难以解决的数学问题作为基础[^1]。这意味着,在单一服务器环境中构建具有绝对安全保障特性的 PIR 协议是不可能实现的任务;因此实际应用中的解决方案通常会采用计算PIR (computational PIR),即 cPIR 方案来提供相对的安全保障水平。 ### 实现方式 #### 同态加密为基础的方法 一种常见的 PIR 实现途径是利用同态加密特性。在这种模式下: - **查询阶段**:客户端针对所需记录的位置创建一个向量,并对该向量实施加密处理。例如,如果希望读取编号为 `i` 的项目,则构造形如 `(0,...,1_i,...,0)` 这样的二进制字符串表示法并将其转换成密文形式。 - **响应阶段**:当接收到经过加密后的索引后,服务器执行一系列操作——通常是将此输入与存储的数据集相乘再求和(内积)。由于采用了合适的密码学工具,整个过程中不会暴露任何有关原始询问的信息给到对方。 - **结果解析**:最后一步由发起方完成解码工作从而获得最终答案。通过这种方式既保护了用户的隐私又实现了有效的通信效率优化[^4]。 ```python import numpy as np def homomorphic_pir_query(index, data_vector): """ Simulates a simple Homomorphic Encryption based PIR query. Args: index (int): The desired item's position within the dataset. data_vector (list or array-like): A list of items to be queried against. Returns: int: Decrypted result corresponding to selected element from 'data_vector'. """ n = len(data_vector) # Step 1 - Client creates and encrypts binary vector with only one non-zero entry at specified location encrypted_request = [encrypt(1 if i == index else 0) for i in range(n)] # Step 2 - Server computes inner product between received request & actual stored values without decryption response = sum([multiply_encrypted(x, y) for x,y in zip(encrypted_request, map(encrypt,data_vector))]) # Step 3 - Client decrypts final outcome after receiving it back from server side return decrypt(response) # Dummy implementations simulating encryption/decryption operations over integers def encrypt(value): """Placeholder function representing an HE scheme.""" pass def multiply_encrypted(a,b): """Simulated multiplication operation on ciphertext elements""" pass def decrypt(ciphertext): """Reverses effect applied by previous functions returning plaintext integer value.""" pass ``` 请注意上述代码仅为示意性质,真实世界涉及更为复杂的算法设计以及性能考量因素。 ### 应用场景 PIR 技术广泛应用于多个领域,特别是在那些重视个人资料保密性和合规性的行业当中。以下是几个典型的应用实例: - **医疗保健**:患者能够匿名地查找自己的健康档案或诊断报告而无需担心身份被识别; - **在线教育平台**:学生可以秘密地下载课程材料或其他学习资源,防止他人知晓其兴趣所在; - **金融服务业**:客户可以在不透露账户详情的前提下验证余额状态或是交易历史记录的真实性; - **社交媒体网络**:用户能隐蔽地浏览朋友列表、消息通知等内容,减少不必要的社交压力和社会工程攻击风险。
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