Abstract-Much forskning har utförts för att säkert outsourca flera parters dataaggregation till en opålitlig aggregator utan att avslöja varje individs privatägda data, eller för att göra det möjligt för flera parter att gemensamt aggregera sina data samtidigt bevara integritet. Dessa verk kräver dock antingen säkra parvisa kommunikationskanaler eller lider av stor komplexitet. I detta dokument överväger vi hur en extern aggregator eller flera parter kan lära sig lite algebraisk statistik (t.ex. summa, produkt) över deltagarnas privatägda data samtidigt som dataintegriteten bevaras. Vi antar att alla kanaler är föremål för tjuvlyssnande attacker, och all kommunikation genom hela aggregering är öppen för andra. Vi föreslår först flera protokoll som framgångsrikt garanterar dataintegritet enligt semi-hedest modell, och sedan presentera avancerade protokoll som tolererar upp till k passiva motståndare som inte försöker manipulera beräkningen. Med detta svaga antagande begränsar vi både kommunikationen och beräkningskomplexet för varje deltagare till en liten konstant. Till slut presenterar vi applikationer som löser flera intressanta problem via våra protokoll.
Jung m.fl. REF presenterade ett avancerat protokoll som tolererar upp till passiva motståndare som inte försökte manipulera beräkningen utan säker kanal.
Collusion-Tolerable Privacy-Preserving Sum and Product Calculation without Secure Channel
{'venue': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}