姓名：陈宇辉；
学号：17180120024;
学院：网络与信息安全学院；
【嵌牛导读】隐私保护集合交集（private set intersection，PSI）计算协议作为安全多方计算在实际应用框架下的重要组成部分，针对现有的隐私数据计算中的问题，它既使得信息得以共享，又保障了隐私数据的安全。
【嵌牛鼻子】隐私保护集合交集
【嵌牛提问】什么是PSI
【嵌牛正文】
前言
PSI是指将各方所拥有的隐私数据以集合的形式表示，在不外泄各个参与方输入的隐私数据的情况下，并通过隐私计算求交集来实现信息共享和隐私数据保护。如下图所示：
PSI计算协议是密码学领域的一个热点研究课题，它在科学研究和现实生活中都有很多运用。PSI计算的模型是指n个互不信任的参与者用各自私有的集合信息共同参与计算，计算结束后，每一位参与者除了得到参与者之间的集合交集外，不能得到其他参与方的私密集合信息。
PSI作为安全多方计算框架下实际应用领域的协议有着非常广泛的使用，从医疗、社交到商业等多领域都有非常重要的作用。可以说，在涉及到隐私数据安全并且要保证数据和数据源头相关联的方面，都需要PSI协议保证安全性。下面，我主要介绍三种较为典型的PSI应用场景——广告效益的计算，全序列人类基因组的安全检测以及私有联系人发现。
（1）广告收益计算：现在网络上的广告投放已经逐步成为主流趋势，商家如何衡量自己的广告有效程度的一种常见方法是：计算广告的转化率。即浏览广告的用户数量占比商家完成相应交易的用户数量。前者是广告投放方隐私信息，后者是商家占有的私人信息。如果使用了PSI协议可以防止广告投放方和商家用户数据交集之外的泄露。
（2）全序列人类基因组的安全检测：目前，随着计算机技术与医学DNA测序技术的发展，体外的数据化化基因测序计算已经十分方便。而基因组测序在很多方面有重要作用如：亲子鉴定，个性化医学治疗和遗传相容性测试等。但是，每个人的基因组数据不仅仅反应了一些表型特征，还有一些疾病的易感染性。它独特标识了每个独立个体，所以过去的取消身份识别的方法不适用。但通过PSI协议可以保证数据输入时个人的隐私数据不泄露但这些信息仍然和个体相关。
（3）私有联系人发现：现在当用户在某个可以社交的程序注册了一个新的账号。此时，程序的运营商，往往会从用户的通讯录联系人中发现同样注册并使用了该程序的用户。此时，若是用户直接将自己的通讯录联系人发送给运营商来实现这个功能，用户的隐私数据面临泄露风险。如果双方采用PSI协议输入各自的联系认和用户数据，则可以实现运营方获得想要数据的同时保护隐私数据的安全。
