什么是隐私集合交集（PSI）？

隐私集合交集（Private Set Intersection）允许两方在不泄露各自集合内容的前提下，计算出两个集合的交集。

应用场景：

• 基因数据对比
• 联合风控
• 好友推荐
• 广告转化率统计

Vole-PSI 的创新

Vole-PSI 基于向量不经意线性求值（Vector OLE）构建，相比传统 OT-based PSI 方案：

1. 通信效率更高：向量 OLE 的通信开销与集合大小近似线性
2. 计算更快：利用 OKVS（Oblivious Key-Value Store）减少计算量
3. 支持 Circuit PSI：结果以秘密共享形式输出

技术原理

向量 OLE（Vector OLE）

向量 OLE 是 OT 的推广形式：

• 发送方输入向量 a，接收方输入标量 b
• 输出：发送方得到 r，接收方得到 s = a · b + r

协议流程

1. 双方通过 Vector OLE 生成关联的掩码值
2. 使用 OKVS 编码各自集合
3. 通过掩码值匹配交集元素

编译与使用

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git clone https://github.com/Visa-Research/volepsi.git
cd volepsi
python3 build.py -DVOLE_PSI_ENABLE_BOOST=ON

前端使用

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# 发送方
./frontend -role sender -set input_sender.txt -output result.txt

# 接收方
./frontend -role receiver -set input_receiver.txt -output result.txt

性能对比

学习心得

Vole-PSI 的代码结构清晰，依赖管理做得很好。通过学习这个项目，我对向量 OLE 和 OKVS 有了更深入的理解。

项目地址：https://github.com/Visa-Research/volepsi