随笔分类 - 网络安全 / 隐私计算
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
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
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
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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摘要：上一篇 APSI-1 其实就是对开源库README文件的一个翻译加上自己的一点点理解，因为篇幅过大，导致继续编辑有些卡顿，所以新开一篇继续。 前面介绍了APSI的大致技术、优化方法、以及举例说明了主要流程（unbalanced-PSI）。 下面主要介绍labeled-PSI！ Labeled Mod
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摘要：本篇文章，是近期阅读《信息通信技术与政策》2021年第6期的一些有关隐私计算的文章时，记录的笔记，记录在此。 隐私计算发展综述（闫树） 不经意传输（OT） 不经意传输,也称茫然传输,提出了一种在数 据传输与交互过程中保护隐私的思路。 在不经意传输 协议中,数据发送方同时发送多个消息,而接收方仅获 取
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摘要：最近安装了APSI库，尝试了多种方法，现在总结一下！ 先提下安装环境需求： 第三方依赖包： Mac vcpkg 使用vcpkg一键安装 1、先安装vcpkg （1）第一种方法 git clone git://github.com/microsoft/vcpkg ./vcpkg/bootstrap-v
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摘要：最近在看【Labeled PSI from Homomorphic Encryption with Reduced Computation and Communication】的论文，看完后头大，现结合自身的开源库APSI来学习，希望能豁然开朗！ Introduction unbalanced-PS
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PamShao
