一般图上的隐私保护最大匹配及其在隐私保护肾脏交换中的应用
密码学与安全
2022-06-03 v2
摘要
至今仍有一些国家在法律上限制多个不相容的患者-供体对之间的肾脏交换。通常，这方面的法规旨在禁止胁迫与操纵，以防止器官交易市场。然而，在实行肾脏交换的国家，现有促进此类交换的平台普遍缺乏充分的隐私机制。本文提出一种隐私保护肾脏交换协议，不仅解决了现有平台的隐私问题，还旨在为那些尚未实行肾脏交换的国家克服法律问题铺平道路。在我们的方法中，利用秘密共享概念以隐私保护方式将患者和供体的医疗数据分发至一组计算节点。这些计算节点随后执行我们新的安全多方计算（SMPC）协议以确定最优的肾脏交换集合。作为新协议的一部分，我们设计了一般图上最大匹配问题的隐私保护解法。我们已在 SMPC 基准框架 MP-SPDZ 中实现该协议，并提供了全面的性能评估。此外，基于美国器官共享联合网络（United Network for Organ Sharing）的数据集，我们分析了该协议在动态环境（患者和供体随时间到达与离开）中的实用性。
引用
@article{arxiv.2201.06446,
title = {Privacy-Preserving Maximum Matching on General Graphs and its Application to Enable Privacy-Preserving Kidney Exchange},
author = {Malte Breuer and Ulrike Meyer and Susanne Wetzel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.06446},
year = {2022}
}
备注
This is the extended version of the paper that appeared in the 12th ACM Conference on Data and Application Security and Privacy (CODASPY'22), April 24-26, 2022, Baltimore-Washington DC Area, United States, https://doi.org/10.1145/3508398.3511509