“创意”保卫战——MPC隐私查询算法

背景介绍

我叫小明，是一个每天喜欢胡思乱想的打工人。

随着年轻人的创业热潮的到来，我有一种创业的冲动。经过长时间的探索，我现在萌生出了一个极具创造性的点子，如果以此为依据进行创业的话一定会引起热潮。

首先，为了确定我的想法是不是独一无二的，我必须先通过搜索引擎进行查询。这里有一个我很在意的问题——我在搜索引擎里搜索了我的创意，浏览器会将我的创意直接发送给搜索引擎的服务器，如果我的创意确实是独一无二的，那这样直白的搜索方式一定会把我的创业完全暴露出来，这对我来说非常致命，我绝对不能让任何人有窃取我创意的可能。

美国与“创作者经济”相关的初创公司今年内共筹集超 37 亿美元资金:11月1日消息，据 The Information 创作者经济数据库的数据，截至 10 月中旬，今年约有 101 家专注于创作者的美国初创公司筹集了超过 37 亿美元的资金。虽然第三季度的资金比第二季度有所下降，但连续两个季度超过 10 亿美元的投资使该行业有望在年底前筹集超过 50 亿美元的新资金。[2021/11/1 6:24:21]

如何才能保证在不让搜索引擎知道我具体要查询什么东西的情况下获得我想要的数据是我亟待解决的难题。

麦当娜“创造之母”NFT已募集309 ETH，将捐给三家妇女儿童慈善机构:金色财经报道，据社交媒体用户 /img/20230515003055688820/1.jpg "/>

火币Labs助力深圳2020“创业之星”大赛启动:2020年7月2日15时，第十二届中国深圳创新创业大赛南山区预选赛暨创新南山2020“创业之星”大赛大数据和区块链行业赛启动仪式开启。

本次大赛由深圳市科技创新委员会和深圳市南山区人民政府联合主办，其中，大数据和区块链行业赛由火币Labs承办。本次启动仪式采取线上直播的方式，以2020年下半年大数据和区块链行业创投趋势解析为主题，重点围绕下半年区块链和大数据投融资趋势、产业规划布局以及相关应用案例分享等内容展开，力图通过深入探讨，使“政、企、学、研”各方充分沟通与对接。

此外，火币Labs还邀请到深圳市南山区科技创新局局长长刘石明，和深圳市南山区科技创业服务中心主任刘晓林共同参与。详情点击原文链接。[2020/7/2]

然后将每个分量ri发送给一个服务器。然后服务器自己本地求内积，将结果发送给我，我收到k个结果后求异或就可以复原出Xi的值了。

动态 | Zcash背后的公司发现一种“创造实用、可扩展、无需信任的加密证明”技术:据cointelegraph报道，9月10日，Zcash背后的公司电子代币公司(Electric Coin Company)发表名为《Halo: Recursive Proof Composition without a Trusted Setup》的论文。在该论文中宣布，工程师兼加密学家Sean Bowe发现了一种“创造实用、可扩展、无需信任的加密证明”技术，声称结束了加密学社区长达10年的追求。他称之为Halo。[2019/9/14]

通过算法描述，相信大家也能理解为什么服务器一定需要大于两个，而且这些服务器之间还不能互相沟通。如果服务器之间互相可以沟通的话就可以复原出我的查询r了。

币安官方回应“创世计划”：不清楚:今日，自媒体“一本区块链”发布题为《币安要“创世纪”？买下一座岛，发行虚拟货币，要建区块链国家》的文章，文中写到：“近日，多位知情人士透露，币安已买下一座岛，准备在岛上发行数字货币，并成为法币，还要建立一个区块链国家。他们将其称为‘创世计划’。”币安方面回应称：“不清楚”，但未直接否认。行情显示，BNB全球现价13.03美元，涨幅0.08%。[2018/5/15]

这个算法有一个很致命的问题，就是我生成的查询r其实是和服务器的数据大小一样大的，如果服务器有几千亿的数据，我的r就得有几千亿维，并没有降低网络消耗，而且更糟糕是，我得生成很多份分量，而每个分量的大小都和数据库一样大，这种方式无疑比直接下载数据更加庞大。

▲?优化技术方案

因为巨大的传输量，我们现在可以对服务器的数据保存方式进行改进，原先的保存方式为向量，现在可以改进为矩阵，假设数据库有25个数据，那么数据将会变成如下形式

我们此时生成的向量就可以从原来的25维缩减到5维，例如我们需要的数据是，在矩阵的第一行，那我们就可以生成查询，此时服务器内积后会将第一行返回给我们。

同之前的方案，我们不能直接将查询r发送给服务器，还是需要进行拆分，然后发送给服务器。同样的流程过后我们就能第一行元素。这样对每个服务器我们上传的数据量为一个5维向量，下载量也同样是一个五维向量，同时，对于每个服务器来说，他们并不知道我们最后拿到的是哪一行。

这个方案的数据总传输量为2k√n，这里的n为服务器拥有的总数据量，k为服务器个数，通常，只需要两个服务器就能达到安全性的要求，故总传输量4√n。

在数据量大于16的情况下，这个策略的数据传输量已经小于直接传输整个数据库的数据量了。

▲?再进阶做法

我按照之前的想法在搜索引擎里查询了一下我的创意，发现里面并没有相关内容。我正准备庆幸没有别人做了和我相同的事情的时候，我的朋友张三麻子和我说我用的搜索引擎查询的结果可能不会很准，推荐了一个相关的收费网站给我，这个网站可以查询到全球所有公司以及其具体业务模式。不过他们是按照查询条数收费的，故不可能像搜索引擎那样随便让我下载资源了。这个时候我的查询数据需要隐私，同时他们的数据库内容也需要隐私。

这个时候可以对之前的算法进行进一步升级，将服务器从2个扩展为4个，我同时发起行查询和列查询。比如我需要的数据，在矩阵里的第一行第三列，那么我就会进行第一行与第三列的查询。行列查询都分别拆分两个分片，这样总共有4种组合可能，四个服务器分别选取其中一种组合本地进行计算。这样服务器便只会发送混淆后的一个元素回来，不会暴露自己的任何额外信息。

讨论及总结

以上的算法有一个很关键的问题，即我知道我需要的数据是数据库中的第几个元素，但是通常情况下，这样的查询方式是不现实的。更为普遍的查询方式为k-v查询，即我依据某个k去数据库查询其对应的v。

例如，我去搜索引擎里搜索“我是大帅哥”，此时k就是“我是大帅哥”，百度返回的搜索结果就是其对应的v。如何将传统的隐私查询技术进行升级以配适现实生活中的实际场景仍需要进一步的探索。

数据安全是现在从个人到国家都非常重视的领域，如何将我们的隐私数据安全的使用起来也是我们一直以来努力的方向。

作者简介

刘毅恒

来自趣链科技数据网格实验室BitXMesh团队，一个鲜为人知的程序员

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