Improved Weakly Private Information Retrieval Codes
Improved Weakly Private Information Retrieval Codes
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改进的弱隐私信息检索代码
DOI：
10.1109/isit50566.2022.9834396
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Liu, Tie
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Qian, Chengyuan;Zhou, Ruida;Tian, Chao;Liu, Tie
我们研究了弱隐私信息检索（W-PIR）的问题，其中用户希望从N个非合谋服务器检索所需的消息的方式，隐私泄漏所需的消息的身份小于或等于一个阈值。我们提出了一个新的代码建设，显着改善后，在文献中最知名的结果，基于以下关键的观察。在以前的构造中，对于最小下载的极端情况，检索模式是直接从N-1个服务器下载消息;然而，这会导致泄漏到所有这些N-1个服务器，对于这种极端情况，更好的检索模式是直接从单个服务器下载消息。建议的代码构造允许自然过渡到这样的模式，并且对于最大泄漏度量和互信息泄漏度量，可以获得显著的改进。我们提供了明确的解决方案，与林等人以前的工作相反，其中仅获得数值解。
We study the problem of weakly private information retrieval (W-PIR), where a user wishes to retrieve a desired message from N non-colluding servers in a way that the privacy leakage regarding the desired message’s identity is less than or equal to a threshold. We propose a new code construction which significantly improves upon the best known result in the literature, based on the following critical observation. In previous constructions, for the extreme case of minimum download, the retrieval pattern is to download the message directly from N−1 servers; however this causes leakage to all these N−1 servers, and a better retrieval pattern for this extreme case is to download the message directly from a single server. The proposed code construction allows a natural transition to such a pattern, and for both the maximal leakage metric and the mutual information leakage metric, significant improvements can be obtained. We provide explicit solutions, in contrast to a previous work by Lin et al., where only numerical solutions were obtained.
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影响因子：
2.5
作者：
Zhusheng Wang;Karim A. Banawan;S. Ulukus
通讯作者：
Zhusheng Wang;Karim A. Banawan;S. Ulukus
影响因子：
2.5
作者：
Ruida Zhou;C. Tian;Hua Sun;Tie Liu
通讯作者：
Ruida Zhou;C. Tian;Hua Sun;Tie Liu
DOI：
10.1109/isit44484.2020.9174244
发表时间：
2019-10
期刊：
2020 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT)
影响因子：
--
作者：
C. Tian
通讯作者：
C. Tian
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
IEEE Journal on Selected Areas in Information Theory
影响因子：
--
作者：
Hsuan;Siddhartha Kumar;E. Rosnes;A. Graell i Amat;Eitan Yaakobi
通讯作者：
Eitan Yaakobi
浅谈泄露隐私信息的检索能力
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
Abstracts of papers - IEEE International Symposium on Information Theory
影响因子：
--
作者：
Samy, I;Tandon, R;Lazos, L
通讯作者：
Lazos, L