隐私求交

隐私求交：数据时代的隐私守护密码

隐私求交是什么

隐私求交，从技术层面来讲，是一种基于密码学的安全协议 。它的实现依赖于多种复杂的密码学技术，如哈希函数、加密算法、不经意传输（OT）等。

在加密算法方面，对称加密和非对称加密都发挥着重要作用。对称加密使用相同的密钥对数据进行加密和解密，效率较高；非对称加密则使用公钥和私钥，安全性更强。

隐私求交的实现路径

基于混淆电路的构造

要理解基于混淆电路的隐私求交构造，首先得认识布隆过滤器。布隆过滤器是一种空间效率和查询时间都比一般算法要好的数据结构 。它通过一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数来检索一个元素是否在一个集合中。在初始化阶段，参与方选择两个哈希函数（映射函数），并将相应的数据随机映射到随机的位置中。

基于混淆电路和布隆过滤器构造隐私求交协议时，双方各自根据自己的集合元素，生成相同长度的布隆过滤器。在这个过程中，双方构造的布隆过滤器都能得到充分的保护，就像给数据穿上了一层坚固的铠甲，有效防止了数据的泄露。

基于全同态加密的构造

在基于全同态加密的隐私求交构造中，各参与方先将各自的集合元素编码为一个多项式，每个元素都是这个多项式的一个根。接下来使用同态加密，对其中一个参与方的系数进行加密，并将加密后的系数发送给另外一个参与方，计算加法。

基于不经意传输构造的不经意的伪随机函数

不经意伪随机函数（OPRF）允许一个参与方获得密钥，另一个参与方获得密钥下的特定值的伪随机函数。引入这个框架，需要先了解基础不经意传输和 OT 扩展的构造。

隐私求交的应用领域

医疗领域

在医疗领域，隐私求交有着至关重要的应用。多家医院可能希望联合开展一项关于某种罕见病的研究，但每个医院都有自己的患者数据，且这些数据包含患者大量的敏感信息，如病史、基因数据等，必须严格保护。通过隐私求交技术，医院之间可以在不泄露患者具体信息的前提下，找出患有相同罕见病的共同患者 。

金融领域

在金融领域，隐私求交技术同样发挥着不可或缺的作用。银行等金融机构在进行风险评估、反欺诈等业务时，常常需要与其他机构进行数据比对。

通过隐私求交技术，这家银行可以与其他金融机构在不泄露各自客户完整信息的情况下，比对出该申请人在不同机构的共同借贷记录、是否存在多头借贷等风险行为。这样一来，银行能够更全面、准确地评估申请人的信用风险，做出合理的贷款决策，降低不良贷款率。同时，在反欺诈方面，多家金融机构可以利用隐私求交技术，共同识别欺诈分子在不同机构的作案手法和行为模式，及时发现并阻止欺诈行为的发生 。

其他领域

在市场调研领域，不同的市场调研公司可能拥有各自的客户数据库。当两家公司想要了解彼此客户群体的重叠情况，以便更好地制定市场策略时，隐私求交技术就派上了用场。

在社交网络中，隐私求交也有着有趣的应用。比如，用户在社交平台上可能希望找到与自己好友列表有重叠的其他用户，以便拓展社交圈。通过隐私求交技术，社交平台可以在保护用户隐私的前提下，帮助用户实现这一需求，而不会泄露用户的完整好友列表信息 。