面向高效私有信息检索的改进存储方案

我们考虑从$N$个存储受限数据库进行私有信息检索的问题。在该问题中，用户希望从$M$条消息（大小为$L$）中检索单条消息，而不向各个数据库泄露关于该消息身份的任何信息。每个数据库存储$\mu ML$个符号，即整个库的$\mu$比例，其中$\frac{1}{N} \leq \mu \leq 1$。我们的目标是刻画存储成本（由$\mu$刻画）与归一化下载成本（$D/L$）之间的最优权衡曲线。我们表明，通过采用结合MDS编码思想与无编码部分复制思想的混合存储方案，可以降低下载成本。当不存在编码时，我们的方案退化为Attia-Kumar-Tandon存储方案（该方案最初由Maddah-Ali-Niesen在缓存问题背景下引入）；当不存在无编码部分复制时，我们的方案退化为Banawan-Ulukus存储方案；一般而言，我们的方案优于两者。