We consider the problem of Private Information Retrieval with Private Side Information (PIR-PSI), wherein a user wants to retrieve a file from replication based non-colluding databases by using the prior knowledge of a subset of the files stored on the databases. The PIR-PSI framework ensures that the privacy of the demand and the side information are jointly preserved, thereby finding potential applications when multiple files have to be downloaded spread across different time-instants. Although the capacity of the PIR-PSI setting is known, we observe that the underlying capacity achieving code construction uses Maximum Distance Separable (MDS) codes thereby contributing to high computational complexity when retrieving the demand. Pointing at this drawback of MDS-based PIR-PSI codes, we propose XOR-based PIR-PSI codes for a simple yet non-trivial setting of two non-colluding databases and two side information files at the user. While our codes offer substantial reduction in complexity when compared to MDS based codes, the code-rate marginally falls short of the capacity of the PIR-PSI setting. Nevertheless, we show that our code-rate is strictly higher than that of XOR-based codes for PIR with no side information, thereby implying that our codes can be useful when downloading multiple files in a sequential manner, instead of applying XOR-based PIR codes on each file.


翻译:我们考虑了私隐信息检索私隐侧信息(PIR-PSI)问题,用户希望通过使用数据库中储存的一组文件的先前知识,从基于复制的非污染数据库检索基于非污染数据库的文件。PIR-PSI框架确保联合保存需求隐私和侧面信息,从而在多个文件必须下载在不同时间用户之间时找到潜在的应用程序。虽然PIR-PSI设置的能力是众所周知的,但我们看到,实现代码构建的基本能力使用最大距离代码,从而在检索需求时导致高计算复杂性。指出基于MDS的PIR-PSI代码的这一退出,我们建议以XOR为基础的PIR-PSI代码编码用于简单但非三边设置的两个非循环数据库和用户的两个侧面信息文件。虽然与基于MDS的代码相比,我们的代码的复杂程度大大降低,但代码在重现PIR-PSI文件设定能力方面略短于PIR的计算能力。然而,我们提出,在应用基于MSIR的多级代码时,我们的代码可以严格地将我们的X的代码用于下载。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【WSDM2021】保存节点相似性的图卷积网络
专知会员服务
40+阅读 · 2020年11月22日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
41+阅读 · 2020年7月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
72+阅读 · 2020年5月5日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年8月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
学会期刊丨《中国人工智能学会通讯》2019年 第9卷 第04期
中国人工智能学会
6+阅读 · 2019年4月30日
计算机 | USENIX Security 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年4月25日
学会期刊丨《中国人工智能学会通讯》2019年 第9卷 第02期
中国人工智能学会
7+阅读 · 2019年2月28日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
【数据集】新的YELP数据集官方下载
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年8月31日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月7日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【WSDM2021】保存节点相似性的图卷积网络
专知会员服务
40+阅读 · 2020年11月22日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
41+阅读 · 2020年7月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
72+阅读 · 2020年5月5日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年8月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
学会期刊丨《中国人工智能学会通讯》2019年 第9卷 第04期
中国人工智能学会
6+阅读 · 2019年4月30日
计算机 | USENIX Security 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年4月25日
学会期刊丨《中国人工智能学会通讯》2019年 第9卷 第02期
中国人工智能学会
7+阅读 · 2019年2月28日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
【数据集】新的YELP数据集官方下载
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年8月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员