面向位置保护的隐私距离计算与近邻检测

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算法原理

1 st

基于同态加密

  • 使用AHPKE协议进行加密
  • 基于DGK加密算法的PPLP协议
  • 基于Lifted-Elgamal算法的PPLP协议
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2 nd

基于ABY框架

  • 将实现过程形象地演绎为搭建布尔电路
  • 基于（纯）混淆电路的PPLP协议
  • 基于混合电路的PPLP协议
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3 rd

BFV全同态加密

  • 后量子安全特性
  • 基于格上的困难问题
  • 支持对密文进行任意形式计算
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1st

基于Yao Sharing

  • `n(2MUL(σ)+2ADD(σ)+GT(σ))+(n-1)OR(σ)`
  • 计算相对于各个边的邻近性
  • 多边形的维护方向协议输入的是一些行列因子
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2nd

基于Yao Sharing & Arithmetic

  • `η（2MUL_A(σ)+A2Y(σ)+GT(σ)+(η-1)or(σ))`
  • 计算部分采用算术共享
  • 局部近邻性的析取(OR)部分采用姚共享
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7

可选协议

6

优势

Project

项目前景

当今时代，如何在大数据时代防止个人隐私数据的泄露，是社会各界关注的热点问题之一。若能设计出面向位置隐私保护的近邻检测协议并探索相关协议的实际应用场景，将会对该领域问题的解决产生重要的研究意义与价值.

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测试数据

对基于单边、多边检测的六类PPLP协议进行功能验证，以证明上述近邻检测协议能够在半诚实模型下实现满足隐私保护的位置计算和近邻检测。为体现协议对不同硬件设备的兼容性，也对基于主机和树莓派硬件设备的协议进行了测试.

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我们的优势

  • 位置服务和隐私保护双重实现
  • 基于后量子安全
  • 低延迟、低交互、高运行效率
  • 支持协议自主选择
  • 技术应用场景可扩展
  • 去中心化分布式场景

视频演示

视频演示一

局域网下基于树莓派内置WIFI模块实现近邻检测协议

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视频演示二

广域网下基于4G-DTU拓展模块实现近邻检测协议

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