隐私集合交集（PSI）项目使用指南-优快云博客

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隐私集合交集（PSI）项目使用指南

PSI Implementations of Private Set Intersection Protocols 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/psi2/PSI

项目介绍

隐私集合交集（Private Set Intersection, PSI）是一种加密技术，允许两个或多个参与方在不泄露各自集合内容的情况下，计算出它们之间的交集。PSI 在数据隐私保护和安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）领域具有广泛的应用。

本项目 PSI 是由 encryptogroup 团队开发的开源项目，旨在提供一个高效、安全的 PSI 实现。项目基于现代密码学技术，支持多种协议和优化，适用于不同的应用场景。

项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境已经安装了以下工具和库：

Git
CMake
C++ 编译器（如 GCC 或 Clang）

克隆项目

首先，克隆 PSI 项目到本地：

git clone https://github.com/encryptogroup/PSI.git
cd PSI

构建项目

使用 CMake 构建项目：

mkdir build
cd build
cmake ..
make

运行示例

项目中包含一个简单的示例程序，展示了如何使用 PSI 计算两个集合的交集。您可以通过以下命令运行该示例：

./examples/psi_example

示例代码

以下是一个简单的 PSI 示例代码：

#include "psi.h"
#include <iostream>
#include <vector>

int main() {
    // 定义两个集合
    std::vector<std::string> set1 = {"apple", "banana", "cherry"};
    std::vector<std::string> set2 = {"banana", "cherry", "date"};

    // 计算交集
    std::vector<std::string> intersection = PSI::intersect(set1, set2);

    // 输出结果
    std::cout << "Intersection: ";
    for (const auto& item : intersection) {
        std::cout << item << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

应用案例和最佳实践

应用案例

数据共享平台：在数据共享平台中，多个组织可能希望在不泄露各自数据的情况下，共享某些共同的用户或数据项。PSI 可以用于计算这些共同项，从而实现数据的安全共享。
广告定位：广告平台可以使用 PSI 来确定哪些用户在多个广告商之间是共同的，从而更精确地定位广告，同时保护用户的隐私。
医疗数据分析：在医疗领域，不同医院可能希望在不共享患者数据的情况下，分析共同的疾病模式。PSI 可以帮助他们找到共同的病例，而无需泄露具体的患者信息。

最佳实践

选择合适的协议：根据具体的应用场景和性能需求，选择合适的 PSI 协议。例如，对于大规模数据集，可以选择基于 OT（Oblivious Transfer）的协议，而对于小规模数据集，可以选择基于哈希的协议。
优化性能：在实际应用中，PSI 的性能可能是一个关键因素。可以通过并行计算、优化网络通信等方式来提高性能。
安全性考虑：确保在实现 PSI 时，使用安全的随机数生成器和加密算法，以防止潜在的安全攻击。