随笔分类 - 网络安全 / 隐私保护
摘要：会议笔记。 ##隐私计算框架“隐语”及其最新实用实践 ###总结 1、隐私计算很重要 2、介绍主要基础技术：TEE、MPC、DP、FL 3、隐语的安全性，在去中心化、集中式和联合计算模式下是安全的。 4、通用隐私计算框架“隐语”介绍及最新应用实践：https://www.bilibili.com/v
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摘要：本文记录阅读该论文的笔记。 本文基于阈值加法同态加密方案提出了一个新的允许$N$方检查其输入集的交集是否大于$n-t$的PSI方案，该协议的通信复杂度为$O(Nt^2)$。 注意：$N$指的是多少个参与方、$n$是输入集的大小、$t$是预先设定的阈值，也是阈值。 该方案基于The Communica
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摘要：原文来自：云辅助隐私集合求交（Server-Aided PSI）协议介绍，下面学习一波，并记录一些笔记。 ##背景 总结： 1、PSI-CA和PSI相比，前者在乎的是交集的大小，后者在乎的是交集本身。另外扩展一下，阈值PSI在乎的是交集大小与阈值的关系（不关心交集大小、交集本身，只想要知道答案：是/
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摘要：内容来自“光大科技-基于FATE的可验证秘密分享算法详解及应用场景分享” ##理论 基于Shamir的秘密共享方案，通过多项式插值实现。 加入可验证功能，即发送多项式系数的模数给对方作为承诺，对方通过分享值和承诺去进行验证！ ###秘密共享 以下内容转载自“秘密共享—隐私计算和区块链共识中的榫卯”并
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摘要：记录阅读论文的笔记。 什么是阈值PSI？ Alice和Bob当两者的交集大小不小于$n-t$时（两者的不同元素的数量不大于阈值$2t$时），才会求交集。 所以阈值PSI会分为两步： 1、检测 2、求交 主要内容： 基于阈值的两方PSI协议（HE）构造，并给出扩展为多方的设想，通信复杂度是亚线性的（s
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摘要：借助白皮书，了解学习“边缘学习”。 白皮书地址： https://pan.baidu.com/s/1lOvVwKUs5lSLZSLjNiF2GQ?pwd=95c1 提取码: 95c1 ##前沿 （1）个人信息保护技术 同态加密 秘密共享 茫然传输（OT） 混淆电路 零知识证明 差分隐私 群 / 盲签
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摘要：文本记录阅读该论文的笔记。 这是文章框架，来自视频。 ##介绍 本文主要解决恶意攻击下安全的多方PSI，主要用到两大技术OPPRF和OKVS，构造合谋和不合谋的协议。 ##基础知识 ###OPPRF 这部分在OPRF中有介绍：OPRF ####PRF 伪随机函数，产生的结果类似于伪随机数。 ####
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摘要：本文记录阅读该paper的笔记。 ##摘要 本文给出两种MPSI协议，采用的是星型拓扑结构，即有一个leader，需要和其他参与者交互。优点是并非所有各方都必须同时在线： （1）能抗半诚实攻击 通信复杂度与输入数据集大小呈线性关系； 计算复杂度是leader方输入数据的二次关系，其他参与者的输入集大
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摘要：##隐私计算技术框架与安全体系 ##FATE开源架构的技术演进及生态发展 ##联邦学习在自动驾驶中的应用 ##联邦学习技术挑战及实践介绍 ##完整 观点集萃 | 联邦学习安全效率与开源生态论坛精彩时刻
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摘要：本文记录阅读该paper的笔记。 ##摘要 要点： （1）集合的势：交/并集个数 （2）该文主要讨论三点： 集合的势与阈值的大小关系 集合的交/并集与元素的包含关系 集合的交/并集的判定 （3）模拟范例：是安全性证明的方法 ##引言 首先给出三个场景，依次分析一下： （1）全部领导集合Q，全部员工集
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摘要：本文记录阅读该paper的笔记，这篇论文是TenSeal库的原理介绍。 ##摘要 机器学习算法已经取得了显著的效果，并被广泛应用于各个领域。这些算法通常依赖于敏感和私有数据，如医疗和财务记录。因此，进一步关注隐私威胁和应用于机器学习模型的相应防御技术至关重要。在本文中，我们介绍了TenSEAL，这是
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摘要：收集有关MPC的优秀文章，方便查阅。 同态加密 原理 介绍 程序员的干货！核心理论之同态加密 https://mp.weixin.qq.com/s/1uH0UjnS_Mo8ShXJ-16UXw BGV BGV方案简介（同态加密） https://blog.csdn.net/AdijeShen/art
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摘要：本文统计当前较为火热隐私计算框架： ##PySyft PySyft 是开源社区 OpenMined 开源的隐私计算框架, 主要针对实现基于隐私计算的深度学习。 PySyft 将联 邦学习、多方安全计算以及差分隐私、远程执行等技术 结合在一个编程模型中并集成到不同的深度学习框架 中, 如 PyTorc
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摘要：在PSI中经常用到OPRF技术，现在系统学习一下。 ##PRF Pseudo Random Function，伪随机函数，主要就是用来产生为伪随机数的。 ###伪随机数 什么伪随机数？ 伪随机数是用确定性的算法计算出来自[0,1]均匀分布的随机数序列。并不真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如
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摘要：> 最近接触到SIMD编码，就不可避免的查到了AVX指令集，两者有什么关系呢，了解一下？ 问：AVX是什么？ 答：是一套指令集 下面具体看： ##AVX >以下内容主要转载自：[AVX指令集是什么？它的应用又有哪些？](https://baijiahao.baidu.com/s?id=1670915
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摘要：读paper-"云环境下集合隐私计算"的笔记 ##基础 ###哥德尔编码 可以将非负整数序列（向量）与自然数建立起对应关系 具体来说，就是无穷序列$(a_1,x_2,...,x_m)\(借助素数序列\)(p_1,p_2,...,p_m)$，建立对应关系： $[a_1,x_2,...,x_m]\(称作
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摘要：最近在看APSI中，涉及到了一些hash技术（朴素hash，置换hash，布谷鸟hash），Hash 技术是 PSI 协议中优化通信复杂度和计算杂度的重要工具之一，现在系统的认识一下！ 更多关于哈希函数的参考：哈希函数 ##朴素hash(plain hash) 使用$ℎ𝑎𝑠ℎ_𝑘(·)$将元素
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摘要：下面介绍一个PSI的开源库，还原论文：CCS2017:Fast Private Set Intersection from Homomorphic Encryption和CCS2018:Labeled PSI from Fully Homomorphic Encryption with Malici
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摘要：本文主要讲解一个多方的PSI协议，文章转载：隐私计算关键技术：多方隐私集合求交（PSI）从原理到实现以及多方隐私求交——基于OPPRF的MULTI-PARTY PSI；原论文：Practical Multi-party Private Set Intersection from Symmetric-
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摘要：在知乎上看到大佬写的关于论文：Efficient Batched Oblivious PRF with Applications to Private Set Intersection的讲解，循序渐进，在这里摘抄一下学习。来自：隐私计算关键技术：隐私集合求交（PSI）原理介绍和隐私计算关键技术：隐私
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