一個好用的多方隱私求交演算法庫JasonCeng/MultipartyPSI-Pro
Github鏈接傳送:JasonCeng/MultipartyPSI-Pro
大家好，我是阿創，這是我的第29篇原創文章。
今天是一篇純技術性文章，希望對工程獅們
有所幫助。
向大家推薦一個我最近改造的演算法庫（JasonCeng/MultipartyPSI-Pro）
主要涉及隱私計算、聯邦學習領域，是一個支援多方的隱私求交演算法庫，主要是是基於osu-crypto/MultipartyPSI****的增強實現。
詳細介紹就是下方的README啦~
基於可編程不經意偽隨機數的多方隱私求交演算法庫
Programmable Oblivious PRF & multi-party PSI
簡介
本演算法庫是基於osu-crypto/MultipartyPSI的增強實現。
該演算法的原論文來自 CCS 2017 : Practical Multi-party Private Set Intersection from Symmetric-Key Techniques[ePrint]
特性
- 簡潔的 API 設計，使用如絲滑般流暢
- 支援多方隱私求交
- 支援讀取文件數據
- 支援多機通訊
- 在增強半誠實模型和標準半誠實模型中實現了多方PSI(nPSI)，安全性有保障
- 核心演算法可編程OPRF(Programmable Oblivious PRF)，包含以下多種實現:
- Table-based OPPRF
- Polynomial-based OPPRF
- BloomFilter-based OPPRF
- 詳細的文檔和示例，幫助開發者更快的上手項目
驗證情況
- 機器配置： 1C 2G (Intel(R) Core(TM) i7-8665U CPU @ 1.90GHz)
- 數量：3台（3方）
- 數據集大小：8條
- 數據長度：128bit
- 3方求交耗時：1.035 s
使用
依賴庫
註：對於libOTe，它需要支援PCLMUL、AES-NI和SSE4.1的CPU。 可選：nasm 用於改進 SHA1 性能。
1. 克隆程式碼
git clone //github.com/JasonCeng/MultipartyPSI-Pro.git
2. 安裝依賴
程式碼已經在 Windows (Microsoft Visual Studio) 和 Linux 上進行了測試。安裝所需的庫：
- windows:
- 打開 PowerShell
cd ./thirdparty.\all_win.ps1(該腳本適用於 Visual Studio 2015。對於其他版本，您應該修改MSBuild腳本中的幾個地方。)
- linux:
cd ./thirdpartybash .\all_linux.get.
注意：如果您遇到構建 boost、miracl 和 libOTe 的 all_win.ps1 或 all_linux.get 的問題，請按照 libOTe 上的更多手動說明進行操作)
3. 編譯
- Windows:
- 按順序構建
cryptoTools、libOTe和libOPRF項目。 - 為
bOPRFmain項目添加參數（例如：-u） - 運行
bOPRFmain
- Linux:
- make (依賴:
CMake,Make,g++) - 單元測試:
./bin/frontend.exe -u
4. 運行
輸出包括online/offline/total平均運行時長。
參數列表:
-u 單元測試：computes PSI of 5 paries, 2 dishonestly colluding, each with set size 2^12 in semihonest setting
-n 參與方數量
-p 參與方ID，ID最大的參與方為結果接收方
-m set size
-t 惡意參與方數量(在不誠實模型設置中生效)
-a 以增強半誠實模型模式運行。默認使用Table-based OPPRF演算法。
0: Table-based; 1: POLY-seperated; 2-POLY-combined; 3-BloomFilter
-r 當 r = 1 時使用優化的3方PSI演算法
-f 輸入數據的文本文件(絕對路徑或相對路徑均可以)
-ip 其他參與方ip，且相對順序需與-p的編號保持一致。比如-p 0所帶的-ip的順序需為<-p 1 ip>,<-p 2 ip>
示例:
1. 單元測試
./bin/frontend.exe -u
2. nPSI
在半誠實模型設置中，計算3方的PSI，其中包含2個不誠實方，數據存儲在data.bin中。
三台機器的ip分別是：192.168.1.10,192.168.1.11,192.168.1.12
# 機器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
# 機器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
# 機器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後所帶的ip為其他參與方ip，且相對順序需與-p的編號保持一致。比如-p 0所帶的-ip的順序需為<-p 1 ip>,<-p 2 ip>
5. 總結
1. git clone //github.com/JasonCeng/MultipartyPSI-Pro.git
2. cd thirdparty/
3. bash all_linux.get
4. cd ..
5. cmake .
6. make -j
7. 在三台機器上執行：
# 機器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
# 機器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
# 機器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
後續工作
- [ ] 移除運行時非必要參數，如
-m - [ ] 所有分支均支援
-f傳入文本文件數據 - [ ] 所有分支均支援
-ip進行多機通訊 - [ ] 輸出求交結果到指定路徑，由leader傳入指定路徑
- [ ] 對小樣本、大樣本數據進行測試
幫助
有關構建或運行該演算法庫的任何問題，請聯繫 JasonCeng by email: zengzhaochuangx@qq.com
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