私有二次单项式计算改进的容量外界

在私有计算中，用户希望在不向数据库透露函数身份的情况下，检索存储在数据库集合上的消息的函数评估值。Obead等人引入了一个依赖于候选函数阶数的私有非线性计算容量外界。我们专注于私有二次单项式计算，提出了三种对候选函数进行排序的方法：图边着色法、图距离法和基于熵的贪心法。我们通过穷举搜索确认，对于消息数f < 6的情况，这三种方法都能产生最优排序。对于6 ≤ f ≤ 12条消息，我们数值评估了所提方法与有向随机搜索相比的性能。在几乎所有考虑的场景中，基于熵的贪心法给出的结果与已找到的最佳排序之间的差距最小。