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KKRT-PSI-环球热点评

来源：博客园时间：2023-05-25 17:57:40

KKRT库：https://github.com/osu-crypto/BaRK-OPRF
文章：Efficient Batched Oblivious PRF with Applications to Private Set Intersection-2016

(相关资料图)

方案

解读论文，参考：Efficient Batched Oblivious PRF -Private Set Intersection
关键词：两方PSI、ORFT、OTE

引言

KKRT-PSI方案使用了OTE（OT扩展）、OPRF、Cuckoo哈希等技术，在大集合场景、局域网（带宽20GB/s）下运行效果最好。

方案构造思路：先设计一个OTE，进而设计一个OPRF，最后设计一个PSI

基础

1-2 OT

协议功能：Sender不知道Receiver的选择$r$；Receiver只知道$X_r$

协议实现：有基于RSA的、基于DH的、基于ECC的等。

下面介绍的是Naor-Pinkas-OT，Naor和Pinkas通过三次公钥密码学操作实现了半诚实模型下的1-2 OT：

论文：Efficient oblivious transfer protocols-2001
参考：Naor-Pinkas茫然传输协议

其中$E_{r,2}$表示$E_r$的第二部分，若$r=0$，则：

安全性：Sender根据$PK_0$不能反推出$k$；Receiver根据$g^a$不能反推出$a$。

1-2 OTE

1-2 OT在实际应用中，每次都需使用一次，效率较低，所以下一步采用“固定数量的OT来实现任意数量的OT”，例如下图只需要使用$k$次1-2OT即可实现，其中$k$是根据安全参数决定的。

Ishai、Kilian、Nissim和Petrank于2003年提出基于矩阵变化实现少量1-2OT和对称密钥构造大量OT实例的不经意传输扩展协议。

论文：Extending Oblivious Transfers Efficiently-2003
参考：[IKNP03] Extending Oblivious Transfers Efficiently

本文提出了一种OT扩展协议，即$k$次1-2OT实现了$m$次1-OT，其中\(kReceiver半诚实的协议：

分析：

注意：$m_i$表示列，$m^i$表示行

输入
- S：$m$对$(x_{j,0},x_{j,1})$，其中$x_{j,b}$是一个$l$bit的字符串
- R：选择比特$r=(r_1,...,r_m)\in[0,1]$
输出：
- R：得到$m$个$x_{j,b}$

协议：
- 两方执行$OT_m^k$协议，S得到一个矩阵$Q_{m*k}$，其中$q^i=(s_i*r)\oplus t^i,i\in[1,k]$（从列看）
  - 从行看，$q_j=(s*r_j)\oplus t_j=\left\{\begin{matrix}q_j=t_j,if(r_j=0)\\q_i=s\oplus t_j,if(r_j=1)\end{matrix}\right.,j\in[1,m]$
  - 从而有：$t_j=q_j\oplus s$
- S：对于每对$(x_{j,0},x_{j,1}),j\in[1,m]$，计算$y_{j,0}=x_{j,0}\oplus H(j,q_j),y_{j,1}=x_{j,1}\oplus H(j,q_j\oplus s)$，并发送给R
- R：计算$z_j=y_{j,r_j}\oplus H(j,t_j)$
正确性：

1-n OTE

IKN03方案是用$k$次OT实现了$m$次1-2OT，其中\(k<

论文：Improved OT Extension for Transferring Short Secrets-2013
参考：KK13 OTE——Improved OT Extension for Transferring Short Secrets

用$k$次1-n OT传递了$m$个信息，每个消息是$lbit$，且是n个中选1个，其中$k>=n$。

⚠️
- $t_{j,0}$表示矩阵$T_0$的第$j$行，有$k$个数据，每个数据为$1bit$。
- $C_{WH}^k(a)$表示输入一个$log^k$bit的字符串$a$，输出一个$k$个字符串$(c_0,...,c_{k-1})$，每个字符串为$kbit$，即可以看作是一个$k*k$的比特矩阵。
- 从行看，$t_{j,0}\oplus t_{j,1}=c_{r_j}$，即$T_1$的行等于$T_0$的行和$R$中的行。
S和R之间进行$k$次1-nOT，S获得了矩阵$Q_{m*k}$。
- 从列看，若$s_i=0$，则$q^i=t_0^i$；若$s_i=1$，则$q^i=t_1^i$，所以$q^i=t_{s_i}^i$。
- 从行看，$q_j=((t_{j,0}\oplus t_{j,1})*s)\oplus t_{j,0} \to q_j=(c_{r_j}*s)\oplus t_{j,0}$。

证明
- 最后S计算$y_{j,r}$，共要计算$m*n$个，例如$j=1$，则需发送$y_{1,0},y_{1,1},...,y_{1,n-1}$，对于R来说，只取$y_{1,1}$，其他无用。

关于WH编码：

1-$\infty $ OTE

从KK13方案中，知道$C_{WH}^k(a)$是一种编码形式，即输入一个$log^k$bit的字符串$a$，输出一个$k$个字符串$(c_0,...,c_{k-1})$，每个字符串为$k$bit，在进行隐私相等性测试时，即已知$C_{WH}^k(a),C_{WH}^k(b)$，如何安全判断$a$和$b$是否相等，无需解码，只需比较$C_{WH}^k(a),C_{WH}^k(b)$是否相等即可，这里需要保证$C_{WH}^k(a)\oplus C_{WH}^k(b)$的汉明距离不小于计算安全参数。所以在KKRT16方案中的OTE，无需使用$WH$编码技术，只需要一个汉明距离不小于计算安全参数的伪随机函数即可。

BaRK-OPRF

首先介绍一下OPRF：

发送方和接收者执行两方OPRF协议，发送方无输入，接收方输入元素$x_i$，发送方输出密钥$k$，接收方输出OPRF值$F(k,x_i)$：

下面介绍如何将KKRT16-OTE解释为一个OPRF协议：

上面提到需使用伪随机函数，这里伪随机函数的功能相当于KK13中的哈希，即$F=H(j,\mathbf{q}_{j}\oplus(\mathbf{c}_{r}\odot\mathbf{s}))$。一共有$m$个$r_i$，可以执行$m$次OPRF。另外在2019年PRTY19和2020年CM20都基于第3个属性对OPRF协议进行了进一步的改进，得到多点OPRF，实现了正常带宽下最快的PSI协议。

KKRT167中使用的OPRF由于是Batch、relaxed的，所以叫做BaRK-OPRF。

得到一个OPRF协议后，就可以很容易的构造一个PSI协议。例如下图：

S与R执行OPRF，R输入隐私集合，输出OPRF值；
S输出密钥$k$，可计算任意的OPRF值，$S$本地计算OPRF值并将其发送给接收方，R通过字符串比较得到交集；

但接收方需要进行$O(n^2)$次比较。

Cuckoo 哈希

更多参考：https://www.cnblogs.com/pam-sh/p/16155650.html#cuckoo-hash

Cuckoo hashing分为两个存储表，一个为Cuchoo哈希表，一个称为堆存储容器。（本文协议采用的这样的容器，之后的文章有采用无堆存储容器的Cuckoo hashing）。

Cuckoo插入元素$x$的算法如下：

计算元素$x$的三个哈希值，寻找对应索引的位置，若至少有一个位置为空则随机插入空位置。若一个位置也没空，则随机选择一个位置替换该元素，然后对该元素执行上述步骤。
若执行$k$次后，仍然需要替换，则将该元素存储到堆存储器中！

PSI协议

上述基于一个理想的OPRF构造了一个简单的PSI协议，但效率（计算和通信）较低。

KKRT16-PSI协议遵循了PSZZ15基于KK13-OTE构造PSI的思路，采用Cuckoo hashing算法减少了比较次数。对于128bit的字符串和足够大的集合，求交速度比PSZZ15快3.1～3.6倍，具体说只需3.8s就能求出集合大小为$2^{20}$的交集。

「PSZZ15」Phasing: Private set intersection using permutation-based hashing-2015
「PSZ14」Faster private set intersection based on OT extension-2014

总结了PSI协议构造的方法：基于哈希的、基于公钥加密的、基于GC的、基于OT的等。改进了「PSZ14」方案：使用置换哈希减少

bin的位长、使用哈希和安全电路计算，降低电路深度和通信消耗、使用改进的OT协议改进计算和内存消耗。

以PSSZ15的构造方式构造PSI协议，仅将OPRF协议替换为KKRT16-OTE

接收方随机选择3个hash函数，将集合元素通过布谷鸟hash算法映射到布谷鸟表或堆容器中，最后空余的地方采用虚拟元素填充；
发送方和接收方执行$(b+s)$次OPRF实例，其中$b$和$s$分别代表布谷鸟表和堆容器的长度，并将OPRF值和元素$x$的对应存储位置联系起来；
发送方拥有密钥$K$，本地计算H和S并将每一行打乱再发送给接收方；
接收方哈希表每一行的比较次数为3次，堆容器中的每个元素需要比较n次但只有s个元素且s为常量，因此只需要比较(3+s)n次；

优化后，性能提升10%。

对于在bin中的数据，$z$表示所用的哈希函数，OPRF的输入为$x||z$，输出为$F(k_{h_z(x)},x||z)$；对于在stash中的数据，OPRF的输入不变，即$x$，输出为$F(k_{1.2n+x},x)$，所以H和S的生成为：$\begin{gathered}H_{i} =\{F(k_{h_t(x)},x\|i)\mid x\in X\},\text{for}i\in\{1,2,3\} \\S_{j} =\{F(k_{1.2n+j},x)|x\in X\},\text{for}j\in\{1,\ldots,s\} \end{gathered}$。

这样PRF的值变为了$n+ns$，且降低了OPRF的碰撞概率。

最后方案：

关于$K=(k_1,....,k_{1.2n+s})$的生成没有具体说，待补充。

论文

程序

编译安装

环境：Centos7.6

## 下载git clone https://github.com/osu-crypto/BaRK-OPRF.git## 下载依赖库cd BaRK-OPRF/thirdpartybash all_linux.get## 会发现有些问题，需要将makelist中的"yum -Y"改为"yum -y"## 编译cd ..make## 会发现mpir安装的有问题，原来是给的下载链接失效了，重新找了一个替换上## mpir.get文件wget http://sources.buildroot.net/mpir/mpir-3.0.0.tar.bz2tar -xjf mpir-3.0.0.tar.bz2 mv mpir-3.0.0 mpirrm mpir-3.0.0.tar.bz2 cp ./mpir_patch/mpirxx.h ./mpir/cp ./mpir_patch/mpir.h ./mpir/cd mpir./configuremake## 重新编辑，即可make## 测试./Release/bOPRFmain.exe -t

测试

单元测试

# 输入数据集规模为2^{12}，进行测试./Release/bOPRFmain.exe -t

模拟测试

计算6种情况下的PSI，输入数据规模为（$2^8$，$2^{12}$，$2^{16}$，$2^{20}$，$2^{24}$）。对于每种情况，运行代码10次来计算PSI。输出包括平均在线/离线/总运行时间（显示在屏幕上）和output.txt文件。

同机器

# Sener./Release/bOPRFmain.exe -r 0# Receiver./Release/bOPRFmain.exe -r 1

不同机器

# Sener./Release/bOPRFmain.exe -r 0 -ip # Receiver./Release/bOPRFmain.exe -r 1 -ip

解读

基础

int main(int argc, char **argv)

//提示函数，其中argv0指向exevoid usage(const char *argv0){std::cout << "Error! Please use:" << std::endl;std::cout << "\t 1. For unit test: " << argv0 << " -t" << std::endl;std::cout << "\t 2. For simulation (2 terminal): " << std::endl;;std::cout << "\t\t Sender terminal (localhost): " << argv0 << " -r 0" << std::endl;std::cout << "\t\t Receiver terminal (localhost): " << argv0 << " -r 1" << std::endl;std::cout << "\t\t Sender terminal (with ip input): " << argv0 << " -r 0 -ip " << std::endl;std::cout << "\t\t Receiver terminal (with ip input): " << argv0 << " -r 1 -ip " << std::endl;}int main(int argc, char **argv){//有两个参数，第一个为exe，第二个为“-t”，其中第二个参数argv[1][0] == "-"，argv[1][1] == "t"if (argc == 2 && argv[1][0] == "-" && argv[1][1] == "t"){BopTest();}//有三个参数，第一个为exe，第二个为“-r”，第三个为“0”，另外atoi()能把字符串转换成整型数else if (argc == 3 && argv[1][0] == "-" && argv[1][1] == "r" && atoi(argv[2]) == 0){BopSender("localhost:1213");}//有三个参数，第一个为exe，第二个为“-r”，第三个为“1”else if (argc == 3 && argv[1][0] == "-" && argv[1][1] == "r" && atoi(argv[2]) == 1){BopRecv("localhost:1213");}else if (argc == 5 && argv[1][0] == "-" && argv[1][1] == "r" && atoi(argv[2]) == 0 && argv[3][0] == "-" && argv[3][1] == "i" && argv[3][2] == "p"){//获取ipstring ipAddr = argv[4];BopSender(ipAddr);}else if (argc == 5 && argv[1][0] == "-" && argv[1][1] == "r" && atoi(argv[2]) == 1 && argv[3][0] == "-" && argv[3][1] == "i" && argv[3][2] == "p"){string ipAddr = argv[4];BopRecv(ipAddr);}else{//跳转提示usage(argv[0]);}return 0;}

int main(int argc, char** argv)主函数中的argc代表的是参数的数量，至少为1（argv[0]即.exe文件的路径)。argv为指针表示的参数，argv[0]表示第一个参数，argv[1]表示第二个参数，以此类推。