Abstrakt. I detta dokument presenteras Prio, ett integritetsbevarande system för insamling av aggregerad statistik. Varje Prio-klient har ett privat datavärde (t.ex. dess nuvarande plats) och en liten uppsättning servrar beräknar statistiska funktioner över alla kunders värden (t.ex. den mest populära platsen). Så länge åtminstone en server är ärlig, Prio-servrarna lär sig nästan ingenting om klienternas privata data, förutom vad de kan dra av den aggregerade statistik som systemet beräknar. För att skydda funktionaliteten inför felaktiga eller skadliga kunder använder Prio hemliga icke-interaktiva bevis (SNIPs), en ny kryptografisk teknik som ger en hundrafaldig prestandaförbättring jämfört med konventionella noll-kunskapsstrategier. Prio utökar klassiska privata aggregeringstekniker för att möjliggöra insamling av en stor klass av användbar statistik. Till exempel, Prio kan utföra en minst-square regression på högdimensionella klient-tillhandahållna data utan att någonsin se data i klar.
Det har också varit arbete på aggregering protokoll i flera servrar inställning, t.ex., PRIO systemet REF ; här protokollet är säker så länge minst en server är ärlig.
Prio: Private, Robust, and Scalable Computation of Aggregate Statistics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}