Github链接传送:JasonCeng/MultipartyPSI-Pro
大家好，我是阿创，这是我的第29篇原创文章。
今天是一篇纯技术性文章，希望对工程狮们有所帮助。
向大家推荐一个我最近改造的算法库（JasonCeng/MultipartyPSI-Pro）
主要涉及隐私计算、联邦学习领域，是一个支持多方的隐私求交算法库，主要是是基于osu-crypto/MultipartyPSI的增强实现。
详细介绍就是下方的README啦~
基于可编程不经意伪随机数的多方隐私求交算法库
Programmable Oblivious PRF & multi-party PSI
📣 简介
本算法库是基于osu-crypto/MultipartyPSI的增强实现。
该算法的原论文来自 CCS 2017 : Practical Multi-party Private Set Intersection from Symmetric-Key Techniques[ePrint]
✨ 特性
简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅
支持多方隐私求交
支持读取文件数据
支持多机通信
在增强半诚实模型和标准半诚实模型中实现了多方PSI(nPSI)，安全性有保障
核心算法可编程OPRF(Programmable Oblivious PRF)，包含以下多种实现:
Table-based OPPRF
Polynomial-based OPPRF
BloomFilter-based OPPRF
详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
🛠️ 验证情况
机器配置：1C 2G (Intel(R) Core(TM) i7-8665U CPU @ 1.90GHz)
数量：3台（3方）
数据集大小：8条
数据长度：128bit
3方求交耗时：1.035 s
📝 使用
依赖库
支持 C++14 的 C++ 编译器
Boost
Miracl
NTL
libOTe
注：对于libOTe，它需要支持PCLMUL、AES-NI和SSE4.1的CPU。可选：nasm 用于改进 SHA1 性能。
1. 克隆代码
git clone https://github.com/JasonCeng/MultipartyPSI-Pro.git
2. 安装依赖
代码已经在 Windows (Microsoft Visual Studio) 和 Linux 上进行了测试。安装所需的库：
windows:
打开 PowerShell
cd ./thirdparty
.\all_win.ps1 (该脚本适用于 Visual Studio 2015。对于其他版本，您应该修改 MSBuild 脚本中的几个地方。)
linux:
cd ./thirdparty
bash .\all_linux.get.
注意：如果您遇到构建 boost、miracl 和 libOTe 的 all_win.ps1 或 all_linux.get 的问题，请按照 libOTe 上的更多手动说明进行操作)
3. 编译
Windows:
按顺序构建 cryptoTools、libOTe 和libOPRF项目。
为bOPRFmain项目添加参数（例如：-u）
运行bOPRFmain
Linux:
make (依赖: CMake, Make, g++)
单元测试: ./bin/frontend.exe -u
4. 运行
输出包括online/offline/total平均运行时长。
参数列表:
-u 单元测试：computes PSI of 5 paries, 2 dishonestly colluding, each with set size 2^12 in semihonest setting
-n 参与方数量
-p 参与方ID，ID最大的参与方为结果接收方
-m set size
-t 恶意参与方数量(在不诚实模型设置中生效)
-a 以增强半诚实模型模式运行。默认使用Table-based OPPRF算法。
0: Table-based; 1: POLY-seperated; 2-POLY-combined; 3-BloomFilter
-r 当 r = 1 时使用优化的3方PSI算法
-f 输入数据的文本文件(绝对路径或相对路径均可以)
-ip 其他参与方ip，且相对顺序需与-p的编号保持一致。比如-p 0所带的-ip的顺序需为<-p 1 ip>,<-p 2 ip>
示例:
1. 单元测试
./bin/frontend.exe -u
2. nPSI
在半诚实模型设置中，计算3方的PSI，其中包含2个不诚实方，数据存储在data.bin中。
三台机器的ip分别是：192.168.1.10,192.168.1.11,192.168.1.12
# 机器1-192.168.1.10：
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 0 -f ./data.bin -ip 192.168.1.11,192.168.1.12 > log01.log
# 机器2-192.168.1.11：
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 1 -f ./data.bin -ip 192.168.1.10,192.168.1.12 > log02.log
# 机器3-192.168.1.12：
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 2 -f ./data.bin -ip 192.168.1.10,192.168.1.11 > log03.log
注意：-ip后所带的ip为其他参与方ip，且相对顺序需与-p的编号保持一致。比如-p 0所带的-ip的顺序需为<-p 1 ip>,<-p 2 ip>
5. 总结
1. git clone https://github.com/JasonCeng/MultipartyPSI-Pro.git
2. cd thirdparty/
3. bash all_linux.get
4. cd ..
5. cmake .
6. make -j
7. 在三台机器上执行：
# 机器1：
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 0 -f ./data.bin -ip 192.168.1.11,192.168.1.12 > log01.log
# 机器2：
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 1 -f ./data.bin -ip 192.168.1.10,192.168.1.12 > log02.log
# 机器3：
./bin/frontend.exe -n 3 -t 2 -m 12 -p 2 -f ./data.bin -ip 192.168.1.10,192.168.1.11 > log03.log
💡 后续工作
移除运行时非必要参数，如-m
所有分支均支持-f传入文本文件数据
所有分支均支持-ip进行多机通信
输出求交结果到指定路径，由leader传入指定路径
对小样本、大样本数据进行测试
📃 帮助
有关构建或运行该算法库的任何问题，请联系 JasonCeng by mail: zengzhaochuangx@qq.com
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