一种用于安全分布式基数估计的高效且满足差分隐私的协议
密码学与安全
2023-02-07 v1 数据结构与算法
摘要
计算分布在多个数据持有者上的不同元素数量是一个基本问题，具有从人群计数到网络监控等众多现实世界应用。尽管为解决上述问题已提出多种空间和计算高效的概要方法（例如Flajolet-Martin概要和HyperLogLog概要），但当考虑到与每个数据持有者个人数据集使用相关的隐私问题时，这些概要方法是不安全的。尽管最近提出的一种协议成功地在基于秘密共享的安全多方计算（MPC）框架上实现了著名的Flajolet-Martin（FM）概要，以解决私有分布式基数估计（PDCE）问题，但我们观察到该MPC-FM协议不满足差分隐私。此外，MPC-FM协议计算开销大，这限制了其在计算资源有限的数据持有者中的应用。为解决上述问题，本文提出了一种新颖的协议DP-DICE，它在解决PDCE问题时计算高效且满足差分隐私。实验结果表明，在相同安全要求下，与现有最先进技术相比，我们的DP-DICE实现了数量级的速度提升，并将估计误差降低数倍。
引用
@article{arxiv.2302.02158,
title = {An Effective and Differentially Private Protocol for Secure Distributed Cardinality Estimation},
author = {Pinghui Wang and Chengjin Yang and Dongdong Xie and Junzhou Zhao and Hui Li and Jing Tao and Xiaohong Guan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.02158},
year = {2023}
}
备注
Accepted by ACM SIGMOD 2023