近日，王元昊等人的论文“Private Set Intersection With Authorization Over Outsourced Encrypted Datasets”被CCF网络与信息安全A类期刊《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》录用。

图：APSI示意图

隐私交集计算（PSI）是隐私文档相似性比较、隐私遗传信息比较和隐私数据挖掘等技术的基础，通常指云服务器对不同数据所有者的加密数据集执行交集计算。然而，在现有的PSI协议中，缺少灵活授权的机制。一旦数据所有者上传加密数据，无法根据实际需要灵活地将全部或部分数据进行授权，也无法灵活地指定交集计算的对象。这会导致数据所有者需要再每次交集计算前将数据重新加密。

图：4种授权

在本文中，王元昊等人引入了一种外包PSI的增强版概念与具体方案。该方案在保护数据隐私的同时，支持用户对加密数据集进行4种授权：（1）授权全部数据与所有用户进行交集计算；（2）授权部分数据与所有用户进行交集计算；（3）授权全部数据与指定用户进行交集计算；（4）授权部分数据与指定用户进行交集计算。此外，方案允许两个用户所选择的授权级别不同的前提下仍进行交集计算，只要双方的授权包含对方。实验结果表明，该方案具有与现有相关PSI方案相当的性能。该方案应用于加密邮件多关键字匹配、加密指纹识别、基因测试等。

图：APSI的应用

该工作受到国家自然科学基金项目(项目编号: 61872152)等的支持。

详细信息：Yuanhao Wang, Qiong Huang*, Hongbo Li, Meiyan Xiao, Sha Ma, Willy Susilo. Private Set Intersection With Authorization Over Outsourced Encrypted Datasets. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 16: 4050-4062 (2021)