一个好用的多方隐私求交算法库JasonCeng/MultipartyPSI-Pro

Github链接传送:JasonCeng/MultipartyPSI-Pro

大家好,我是阿创,这是我的第29篇原创文章。

今天是一篇纯技术性文章,希望对工程狮们🦁有所帮助。

向大家推荐一个我最近改造的算法库(JasonCeng/MultipartyPSI-Pro

主要涉及隐私计算、联邦学习领域,是一个支持多方的隐私求交算法库,主要是是基于osu-crypto/MultipartyPSI****的增强实现。

详细介绍就是下方的README啦~

基于可编程不经意伪随机数的多方隐私求交算法库

Programmable Oblivious PRF & multi-party PSI

📣 简介

本算法库是基于osu-crypto/MultipartyPSI的增强实现。

该算法的原论文来自 CCS 2017 : Practical Multi-party Private Set Intersection from Symmetric-Key Techniques[ePrint]

✨ 特性

  • 简洁的 API 设计,使用如丝滑般流畅
  • 支持多方隐私求交
  • 支持读取文件数据
  • 支持多机通信
  • 增强半诚实模型标准半诚实模型中实现了多方PSI(nPSI),安全性有保障
  • 核心算法可编程OPRF(Programmable Oblivious PRF),包含以下多种实现:
    • Table-based OPPRF
    • Polynomial-based OPPRF
    • BloomFilter-based OPPRF
  • 详细的文档和示例,帮助开发者更快的上手项目

🛠️ 验证情况

  • 机器配置: 1C 2G (Intel(R) Core(TM) i7-8665U CPU @ 1.90GHz)
  • 数量:3台(3方)
  • 数据集大小:8条
  • 数据长度:128bit
  • 3方求交耗时:1.035 s

📝 使用

依赖库

注:对于libOTe,它需要支持PCLMULAES-NISSE4.1的CPU。 可选:nasm 用于改进 SHA1 性能。

1. 克隆代码

git clone https://github.com/JasonCeng/MultipartyPSI-Pro.git

2. 安装依赖

代码已经在 Windows (Microsoft Visual Studio) 和 Linux 上进行了测试。安装所需的库:

  • windows:
  1. 打开 PowerShell
  2. cd ./thirdparty
  3. .\all_win.ps1 (该脚本适用于 Visual Studio 2015。对于其他版本,您应该修改 MSBuild 脚本中的几个地方。)
  • linux:
  1. cd ./thirdparty
  2. bash .\all_linux.get.

注意:如果您遇到构建 boost、miracl 和 libOTe 的 all_win.ps1all_linux.get 的问题,请按照 libOTe 上的更多手动说明进行操作)

3. 编译

  • Windows:
  1. 按顺序构建 cryptoTools、libOTelibOPRF项目。
  2. bOPRFmain项目添加参数(例如:-u)
  3. 运行bOPRFmain
  • Linux:
  1. make (依赖: CMake, Make, g++)
  2. 单元测试: ./bin/frontend.exe -u

4. 运行

输出包括online/offline/total平均运行时长。

参数列表:

-u		单元测试:computes PSI of 5 paries, 2 dishonestly colluding, each with set size 2^12 in semihonest setting
-n		参与方数量
-p		参与方ID,ID最大的参与方为结果接收方
-m		set size
-t		恶意参与方数量(在不诚实模型设置中生效)
-a		以增强半诚实模型模式运行。默认使用Table-based OPPRF算法。
			0: Table-based; 1: POLY-seperated; 2-POLY-combined; 3-BloomFilter
-r		当 r = 1 时使用优化的3方PSI算法
-f		输入数据的文本文件(绝对路径或相对路径均可以)
-ip		其他参与方ip,且相对顺序需与-p的编号保持一致。比如-p 0所带的-ip的顺序需为<-p 1 ip>,<-p 2 ip>

示例:

1. 单元测试
./bin/frontend.exe -u
2. nPSI

在半诚实模型设置中,计算3方的PSI,其中包含2个不诚实方,数据存储在data.bin中。

三台机器的ip分别是:192.168.1.10,192.168.1.11,192.168.1.12

# 机器1-192.168.1.10:
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 0 -f ./data.bin -ip 192.168.1.11,192.168.1.12 > log01.log

# 机器2-192.168.1.11:
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 1 -f ./data.bin -ip 192.168.1.10,192.168.1.12 > log02.log

# 机器3-192.168.1.12:
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 2 -f ./data.bin -ip 192.168.1.10,192.168.1.11 > log03.log

注意:-ip后所带的ip为其他参与方ip,且相对顺序需与-p的编号保持一致。比如-p 0所带的-ip的顺序需为<-p 1 ip>,<-p 2 ip>

5. 总结

1. git clone https://github.com/JasonCeng/MultipartyPSI-Pro.git  
2. cd thirdparty/
3. bash all_linux.get 
4. cd ..
5. cmake .
6. make -j
7. 在三台机器上执行:
# 机器1:
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 0 -f ./data.bin -ip 192.168.1.11,192.168.1.12 > log01.log

# 机器2:
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 1 -f ./data.bin -ip 192.168.1.10,192.168.1.12 > log02.log

# 机器3:
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 2 -f ./data.bin -ip 192.168.1.10,192.168.1.11 > log03.log

💡 后续工作

📃 帮助

有关构建或运行该算法库的任何问题,请联系 JasonCeng by email: zengzhaochuangx@qq.com

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posted @ 2022-02-12 11:28  JasonCeng  阅读(350)  评论(0编辑  收藏  举报