【浙江大学张秉晟分享】RAM模型下的多方隐私函数评估( 四 )
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我先简单介绍一下DPF 。 DPF是DistributedPointFunction , 它最经典的构造是两方的DPF , 就是有个Generate , 它会Generate出两个K , 这个K一方给左边 , 一方给右边 , 两个服务器S1和S2 。 这两个服务器分别针对这个K做Evaluate , 把做出来的最后一行的从β0到β3两个东西全加起来 , 它其实是一个Unitvector 。 什么叫Unitvector?它只有一位是non-zero , none-zero位通常在这个应用场景里面会把它取为1 , 其他每一位都是0 , 也就是说这其实是一个Compression的过程 , 把一个Unitvector给compress成一个log2(n)Size的T 。 因时间问题 , 具体的做法我在此就不一一讲了 , 这是一个比较经典的技术 , 它是用一个Tree的Structure , 在每一层会有一个Correction 。 也就是说它一共有log2(n)层 , 所以它的KSize会有log2(n) 。 这个在数据量比较大的时候 , 这个Tree的Expansion耗时会比较长;但是在数据量比较小的时候 , 它的操作会非常的快 。
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2PC会有一些缺点 , 2PC的这个FSS , 传统的FSS-basedPIR:
第一,它不能直接用在我们这里 , 原因是它需要两个Server两个服务器 , 看见相同的铭文 , 它其实是一个多Server的PIR 。 服务器上面的两个服务器要有一模一样的数据 , 然后你选取这个数据里面一模一样的PIR的位置 , 再到自己本地进行合成 。
第二是这个Client知道自己要取哪一个数 。 那我们要做这个分布式的RAM , 首先服务器不能知道这个数据的铭文是什么 。 其次 , 服务器在我们这个应用场景里面甚至也不可以知道它要取哪一个数 。 也就是说这两个都必须得秘密分享、必须得保护 。
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所以我们才会有一个4Server的结构 。 大概的思路是一个DPF需要两个服务器 , 有相同的值 。 在双服务器的情况下 , 这两个服务器必须存明文 。 但我们如果有4服务器 , 我们其实可以把这个数据秘密分享成两份 。 举个例子 , 这两份分别由S3和S4去拿同一份秘密分享的Share , S1和S2拿同一份秘密分享的Share , 也就是ReplicatedShare 。 这两个拿同一份、那两个拿同一份 , 这样我们可以让S1去生成一个DPF的K分给S3和S4 。 S3和S4针对他们共有的Share可以做刚才的PIR的Evaluation 。 同理 , 这个S1和S2也可以对他们共有的Share去做PIR的Evaluation 。
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这里还会有一个问题 , 就是我们要取的这个点也不能透露给别人 。 要取的这个点不透露给别人 , 我们的做法就是在offline阶段 , 可以做一个DPF针对一个随机的点 。 比如说i是0到N减一里面任意的一个数 , 等到你实际上你要存取的那个值出来的时候 , 你把实际要存取的值减掉我们之前prepare的时候随机选的那个值 , 出来的那个数它其实就是一个offset , 就是一个纠正量 。 我们让所有的服务器对自己的数据shift这个Cyclic的shift , 就是去循环的移动偏移量 , 使得我们做的这个DPF它就相当于是针对一个未知的秘密分享的目标索引做的DPF 。 具体我在此就不细讲了 。
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做完了以后 , 4方各自会做一个linearfunction , 也就是说他们不需要通信就可以以秘密分享的形式去得到要取的数 , 就比如说你要取第i个数 , 那么这个数就叫Xi 。 根据上图的公式 , 你其实就可以算出这个Xi是什么 , 即Xi也是一个秘密分享的形式存在的 。
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