Reduced Transmission in Multi-Server Coded Caching
编码缓存已被广泛用于无线网络中，用于将高峰业务时间期间的一些传输转移到非高峰业务时间。多服务器编码缓存技术在我们的生活中随处可见，它通过多个服务器之间的协作来分担无线网络在流量高峰期的传输总量。三个服务器设置（两个数据服务器和一个奇偶检验服务器）在实践中使用，例如独立磁盘冗余阵列-4。在这种情况下，存在分别均等地存储在两个数据服务器中的全部$N$文件和每个具有$M$文件的存储器大小的$K$用户。每个服务器通过一个独立的通道连接到用户。在非高峰流量期间，两个数据服务器将每个文件的某些部分放置在每个用户的缓存中。在这段时间里，服务器不知道用户未来的请求。在流量高峰期，每个用户仅请求$N$文件中的一个文件。Luo等人在2016年提出了第一个针对此设置的编码缓存方案。本文提出了当$\frac{KM}{N}$为奇数时进一步减少每个信道传输量的方法。对于一般多服务器的系统，该方法也提高了传输速率。
2018-06-27 cs.IT math.IT
Achievable Rate of Private Function Retrieval from MDS Coded Databases
研究了分布式存储系统中的私有函数检索问题。在PFR中，用户希望检索存储在非串通$(N,K)$ MDS编码数据库中的$M$消息的线性组合，同时不向任何单独的数据库透露关于预期线性组合的系数的信息。我们提出了一个可实现的计划MDS编码PFR的速率，匹配的能力，编码的私人信息检索最近派生，$R=(1+R_c+R_c^2+\dots+R_c^{M-1})^{-1}=\frac{1-R_c}{1-R_c^M}$，其中$R_c=\frac{K}{N}$是MDS码的速率。在某些特殊情况下，这个可达到的速率是紧的。
2018-02-22 cs.IT math.IT
Private Information Retrieval from Coded Databases with Colluding Servers
我们提出了一个通用的框架，私人信息检索（PIR）从任意编码的数据库，它允许一个调整的速度计划，根据怀疑的勾结服务器的数量。如果存储码是一个长度为n，维数为k的广义Reed-Solomon码，我们设计的PIR方案可以同时防止t个服务器合谋，并且对于1到n-k之间的所有t，PIR速率为1-（k+t-1）/n.这在先前研究的t=1和k=1的情况之间进行插值，并且随着数据库的大小的增长，在这两种情况下渐近地达到已知的容量界限。
2017-08-16 cs.IT math.IT
A general private information retrieval scheme for MDS coded databases with colluding servers
近年来，私有信息检索问题由于其在信息论上的重新表述和在分布式存储系统中的应用而重新受到关注。PIR容量是每一位下载位的私有检索的最大位数。对于一些退化的情况，容量已完全解决。对于数据库既被编码又被共谋的一般情况，确切的容量仍然未知。针对MDS编码数据库中存在合谋服务器的情况，提出了一种通用的私有信息检索方案.我们的方案实现了速率$(1+R+R^2+\cdots+R^{M-1})$，其中$R=1-\frac{{{N-T}\choose K}}{N\choose K}$。与现有的PIR方案相比，我们的方案在一定的参数范围内表现更好，适用于分布式存储系统中使用的任何底层MDS代码。
2017-04-22 cs.IT math.IT
Novel Constructions for Computation and Communication Trade-offs in Private Coded Distributed Computing
Indian Institute of Technology, Kanpur（坎普尔印度理工学院）；TU Dortmund（多特蒙德工业大学）；Linköping University（林雪平大学）
本文提出了一种新的隐私保护分布式计算模型，通过扩展PDA框架探讨计算与通信的权衡，利用优化策略缓解隐私带来的通信开销。
2026-01-12 cs.IT math.IT
Robust Dynamic Coded Distributed Storage with Partially Storage Constrained Servers
School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院）
针对N台服务器中S台存储容量限制为消息大小1/K_c的部分存储受限场景，本工作基于已有逆命题和可达性方案提出新逆命题与编码设计，完全刻画了鲁棒动态编码分布式存储的基本极限。
2025-11-11 cs.IT math.IT
Demand-Private Coded Caching and the Exact Trade-off for N=K=2
分布式编码缓存问题在最近的过去已经被广泛研究。虽然已知的编码缓存方案实现了改进的传输速率，但是它们侵犯了用户的隐私，因为在这些方案中，一个用户的需求在递送阶段被透露给其他用户。在本文中，我们考虑的约束下，其他用户的需求保持信息理论上每个用户的秘密编码缓存问题。我们首先表明，记忆率对$(M,\min \{N,K\}(1-M/N))$是可实现的信息理论需求的隐私，而使用广播传输。然后，我们表明，$N$文件和$K$用户的需求私人计划可以从一个非私人的计划，满足$NK$用户的$N$文件的需求的一个有限的子集。然后，我们专注于$K=2$用户，$N=2$文件的需求专用编码缓存问题。我们描述了这种情况下的确切的内存速率权衡。为了显示可扩展性，我们使用我们的第一个结果来构建一个需求私有计划从非私有计划满足一个限制的需求子集，这是已知的田从早期的工作。此外，通过给出一个逆的额外要求的隐私的基础上，我们表明，所获得的可实现的区域是确切的内存速率的权衡。
2020-02-18 cs.IT math.IT
Private Information Retrieval from Coded Storage Systems with Colluding, Byzantine, and Unresponsive Servers
研究了在服务器存在合谋、拜占庭和无响应的情况下，从编码存储系统中进行私有信息检索的问题。设计了一个使用$t$ Reed-Solomon存储码的显式方案，当$b$.该方案实现了$\frac{n-r-(k+2b+t-1)}{n-r}$的PIR速率。在容量已知的情况下，即当$k=1$时，随着文件数量的增长，容量是渐进实现的。最后，该方案适用于对称PIR。
2018-09-05 cs.IT math.IT
Demand Private Coded Caching: the Two-File Case
本文研究需求隐私编码缓存问题，提出基于虚拟用户的可实现方案，并针对双文件情形推导新逆界，完整刻画了2文件3用户及部分内存区间下任意用户数的精确内存-速率权衡。
2024-05-06 cs.IT math.IT
Optimal Demand Private Coded Caching for Users with Small Buffers
编码缓存是一种有效的技术，以减少高峰时间的网络流量。已知的编码缓存方案的一个限制是，所有用户的需求在交付阶段被揭示给他们的对等体。保证隐私的用户需求的计划，在最近的过去进行了研究。假设用户都配备了小内存大小的缓存，在这项工作中的需求隐私约束下的可达速率进行了研究。我们提出了一个MDS代码为基础的需求私有编码缓存计划与$K$用户和$N$文件，实现了内存速率对$\left(\frac{1}{K(N-1)+1},N\left(1-\frac{1}{K(N-1)+1}\right)\right)$。所提出的存储率对满足Yan \textit{et al.}在最近的工作\cite{c13}中提出的需求隐私要求下的下限。通过存储器共享，这表征了用于高速缓存存储器$M\in \left[0,\frac{1}{K(N-1)+1}\right]$的需求专用编码高速缓存方案的精确速率-存储器权衡。
2021-02-03 cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Demand-Private Coded Caching
我们认为编码缓存的问题与一个额外的隐私约束，用户不应该得到任何信息的其他用户的需求。我们首先表明，$N$文件和$K$用户的需求私人计划可以从一个非私人计划，只提供一个子集的$N$文件和$NK$用户的问题的需求。我们进一步使用这一事实来构建一个需求私有的计划，$N$文件和$K$用户从一个特定的已知的非私有计划的$N$文件和$NK-K+1$用户。然后，它表明，记忆率对$(M,\min \{N,K\}(1-M/N))$，这是可实现的非私人计划与未编码的传输，也是可实现的需求隐私。我们进一步提出了一个方案，通过删除一些冗余的传输来改进这些想法。使用我们的计划实现的存储器速率的权衡被证明是在一个乘法因子为3时，$K < N$和8时，$N\leq K$的最佳。最后，我们给出了确切的内存速率权衡需求私有编码缓存问题与$N\geq K=2$。
2021-01-18 cs.IT math.IT
Heterogeneous Demand-Private Coded Caching: Exact Characterization for Two Users and Two Files
Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）
该研究针对异构文件大小和缓存容量的两用户两文件需求隐私编码缓存场景，扩展虚拟用户归约技术，精确表征内存-速率权衡，推导信息论下界并量化需求隐私的额外传输成本。
2026-10-12 cs.IT math.IT
Multi-Access Coded Caching with Demand Privacy
研究了具有$K$用户和$K$缓存的多访问网络中的需求私有编码缓存问题，其中每个用户都以循环环绕的方式访问$L$相邻的缓存.所施加的额外约束是，一个用户不应获得关于其余用户的需求的任何信息。提出了一种从传统的非私有多址访问编码缓存机制中提升的按需私有多址访问编码缓存机制。通过将一些额外的\textit{keys}放置在一组称为该用户的\textit{private set}的缓存中，来确保用户的需求隐私。对于给定的$K$和$L$，还设计了一种技术来找到用户的私有集。
2021-07-01 cs.IT math.IT
Robust and Secure Cache-aided Private Linear Function Retrieval from Coded Servers
这项工作研究了一个系统，每个用户的目的是检索一个标量线性函数的文件库，这是最大距离可分离的编码和存储在多个分布式服务器。系统需要保证鲁棒解码，在这个意义上，每个用户必须解码其所需的功能与信号接收到的任何子集的服务器的基数超过阈值。此外，（a）图书馆的内容必须保密，以免窃听者从服务器获得所有信号;（b）任何一部分用户加在一起都不能获得关于其余用户的需求的任何信息;（c）用户的需求必须保密，不受所有服务器的干扰，即使他们串通。通过修改现有的布局交付阵列（PDA）的结构，最初提出的单服务器单文件检索编码缓存系统，没有任何隐私或安全性或鲁棒性的限制，可扩展的计划。结果表明，PDA描述的原始Maddah-Ali和Niesen的编码缓存方案的结果在一个负载-内存的权衡，是最佳的一个恒定的乘法差距内，除了小内存制度时，文件的数量小于用户的数量。作为副产品，改进的顺序最优性的结果来自三个限制较少的系统在所有参数制度。
2021-08-22 cs.IT math.IT
Capacity of Single-Server Single-Message Private Information Retrieval with Private Coded Side Information
研究了单服务器单消息带私有编码边信息的私有信息检索（PIR-PCSI）问题。在这个问题中，有一个存储数据库的服务器，和一个知道数据库中消息的随机子集的随机线性组合的用户。对用户的边信息有贡献的消息的数量对于服务器是先验已知的，而它们的索引和系数对于服务器是先验未知的。用户希望从服务器检索消息（以最小的下载成本），同时保护需求和辅助信息消息的身份。根据需求是否是编码边信息的一部分，我们考虑两个不同的模型的问题。对于模型中的需求没有贡献的边信息，我们证明了所有（线性和非线性）PIR协议的最小下载成本的下限;和其他模型，其中的需求是一个消息，有助于边信息，我们证明了所有标量线性PIR协议的下限。此外，我们提出了新的PIR协议，实现这些下限。
2019-01-26 cs.IT math.IT
Robust Private Information Retrieval from Coded Systems with Byzantine and Colluding Servers
提出了一种在具有共谋、拜占庭和非响应服务器的编码存储系统上的私有信息检索（PIR）方案。此外，该方案也可以用于对称PIR在相同的设置。设计了一个使用$[n,k]$广义Reed-Solomon存储码的显式方案，当$n\geq n'= (ν+1) k+t+2b+r-1$为某个整数$ν\geq 1$时，防止$t$ -共谋并处理$b$拜占庭和$r$非响应服务器.该方案实现了$1-\frac{k+2b+t+r-1}{n'}$的PIR速率。在容量已知的情况下，即当$k=1$时，随着文件数量的增长，容量渐进地达到。
2018-09-05 cs.IT math.IT
Private Function Computation for Noncolluding Coded Databases
分布式存储系统中的私有计算是私有信息检索问题的推广。在这种设置中，用户希望计算存储在$n$非共谋编码数据库中的$f$消息的函数，即，存储用$[n,k]$线性存储代码编码的数据的数据库，同时不向数据库透露关于所需功能的信息。我们考虑私人多项式计算（PPC）的问题。在PPC中，用户希望在存储在多个数据库中的$f$变量（或消息）上计算次数至多为$g$的多元多项式。首先，我们考虑次数为$g=1$的多项式的私有计算，即，私有线性计算（PLC）的编码数据库。在PLC中，用户希望在$f$消息上计算线性组合，同时保持期望的线性组合的系数对数据库隐藏。对于一个线性编码的DSS，我们提出了一个容量实现PLC计划，并表明PLC的容量，这是所需的信息量和下载的信息总量的比率，匹配的最大距离可分离的编码容量PIR的一大类线性存储代码。然后，我们考虑高阶多项式的私有计算，即，$g>1$。对于这种设置，我们构建了两个新的PPC计划。在第一个方案中，我们考虑Reed-Solomon编码的数据库与拉格朗日编码，它利用了最近提出的星积PIR和拉格朗日编码计算的想法。第二种方案考虑了具有系统拉格朗日编码的编码数据库的特殊情况。这两种方案都产生改进的速率，而渐近地，作为$f\rightarrow \infty$，系统方案给出了一个显着更好的计算检索率相比，所有已知的方案，直到一些存储编码率，取决于候选多项式的最大程度。
2021-08-04 cs.IT math.IT
Private Information Retrieval for Coded Storage
本文研究了一种用于编码数据存储的私有信息检索方案。我们关注的情况下，每个数据记录的大小是大的，因此只有下载成本（但不是上传成本传输检索查询）是感兴趣的。我们证明了存储成本和检索/下载成本之间的权衡取决于系统中的数据记录的数量。我们还提出了一个相当普遍的一类线性存储代码和检索计划，并得出条件下，我们的检索计划是无错的和私人的。存储成本和检索成本之间的权衡也得到了。最后，我们考虑特殊情况下，底层存储代码是基于MDS代码。使用我们提出的方法，我们表明，一个随机生成的检索方案确实是非常有可能是私人的和无差错的。
2014-10-20 cs.IT math.IT
Private Information Delivery with Coded Storage
在私人信息传递（PID）问题中，存在跨$N$服务器存储的$K$消息，每个服务器都能够存储$M$消息和用户。服务器希望将其中一条$K$消息传递给用户，而不泄露所传递消息的标识（索引）。PID问题的容量被定义为所需消息的最大比特数，可以私下传送，每比特的总通信，给用户。对于复制系统的受限情况，不允许编码消息或将一个消息拆分到多个服务器，Hua Sun在"Private Information Delivery，IEEE Transactions on Information Theory，December 2020"中根据$K, N$和$M.$描述了PID的容量。对于一类称为{\it双正则PID}的问题，我们描述了$N=K/M$和$N>K/M$的容量，我们提供了一个可实现的方案。在这两种情况下，所实现的速率都高于复制系统所实现的速率。
2022-02-08 cs.IT math.IT
Coded Caching with Private Demands and Caches
本文研究同时保护用户需求与缓存隐私的编码缓存，提出利用双服务器 PIR 构造私有方案，并反向由 MAN 方案构造阶最优 PIR，还给出放松缓存隐私时的负载阶增益方案。
2023-11-02 cs.IT math.IT
A new Capacity-Achieving Private Information Retrieval Scheme with (Almost) Optimal File Length for Coded Servers
在分布式存储系统中，私有信息检索（PIR）保证用户从系统中检索一个文件，而不向任何单独的服务器泄露关于其感兴趣的文件的身份的任何信息。本文研究了PIR的$(N,K,M)$编码服务器模型，其中每个$M$文件以$(N,K)$最大距离可分离（MDS）码的形式分发给$N$服务器，其中某些$N>K$和$M>1$是$(N,K,M)$文件.因此，我们提出了一个新的容量实现$(N,K,M)$编码的线性PIR计划，使它可以实现与文件长度$\frac{K(N-K)}{\gcd(N,K)}$，这是远远小于以前的最佳结果$K\big(\frac{N}{\gcd(N,K)}\big)^{M-1}$。值得注意的是，在所有的容量实现编码的线性PIR计划，我们表明，文件长度是最佳的，如果$M>\big\lfloor \frac{K}{\gcd(N,K)}-\frac{K}{N-K}\big\rfloor+1$，并在乘法间隙$\frac{K}{\gcd(N,K)}$的最小文件长度的下限，否则。
2019-03-16 cs.IT math.IT
On Sub-Packetization and Access Number of Capacity-Achieving PIR Schemes for MDS Coded Non-Colluding Servers
考虑分布式存储系统上的私有信息检索（PIR）问题，其中通过使用$[N,K]$ MDS代码跨$N$服务器存储$M$记录。为了简单起见，这个问题通常被称为编码PIR问题。2016年，Banawan和Ulukus设计了第一个实现容量的编码PIR方案，该方案具有子分组化$KN^{M}$和访问数$MKN^{M}$，其中容量表征每单位数据检索的最小下载大小，子分组化和访问数是与实现复杂度密切相关的两个度量。在本文中，我们专注于最小化的子分组和访问数量的线性容量实现编码PIR计划。我们首先确定子分组化和访问数的下限，分别是$Kn^{M-1}$和$MKn^{M-1}$，在非平凡的情况下（即$N\!>\!K\!\geq\!1$和$M\!>\!1$），其中$n\!=\!N/{\rm gcd}(N,K)$。然后，我们设计了一个一般的线性容量实现编码PIR计划，同时达到这两个界限，这意味着两个界限的紧密性。
2019-01-17 cs.IT math.IT
Demand Private Coded Caching
Maddah-Ali和Niesen的工作证明了通过联合设计缓存和传输方案来降低无噪声广播网络中的传输速率的好处。在他们的设置中，每个用户在交付阶段了解所有其他用户的需求。在本文中，我们引入了需求私人编码缓存的问题，我们施加了一个隐私要求，没有用户了解其他用户的需求的任何信息。我们提供了一个可实现的计划，并比较其性能使用现有的下限下的可实现的利率没有隐私设置。对于这种设置，当$N\leq K$，我们表明，我们的计划是为了最佳的乘法因子为8。此外，当$N > K$和$M\geq N/K$时，我们的方案在乘法因子为4内是阶最优的。
2019-09-07 cs.IT math.IT
Private Information Retrieval Schemes for Coded Data with Arbitrary Collusion Patterns
在私有信息检索（PIR）中，人们希望从数据库下载文件，而不向数据库透露正在下载的文件。很多注意力都集中在跨多个服务器编码数据库的情况下，这些服务器的子集可以合谋尝试推断所请求的文件。随着研究的目标，可实现的PIR率在现实的情况下，我们概括的情况下，所有子集的大小$t$串通的服务器的编码数据的结果，任意子集的服务器。我们调查以前的策略在这个新的情况下的有效性，并提出新的结果的情况下，服务器被划分为不相交的勾结组。
2017-06-22 cs.IT math.IT
Private Information Retrieval from MDS Coded Databases with Colluding Servers under Several Variant Models
私有信息检索（PIR）由于其信息论的重新表述及其在分布式存储系统（DSS）中的应用而重新受到人们的关注。一般PIR模型考虑包含存储$M$文件的$N$服务器的编码数据库。每个文件通过相同的任意$(N,K)$ -MDS代码独立存储。用户希望通过任意一组$T$串通服务器私下从数据库中检索特定文件。一个关键的问题是分析PIR容量，定义为每一个下载位的最大数量的位私人检索。通过引入各种附加约束，出现了一般模型的几个扩展。在本文中，我们提出了一个通用的PIR计划的几种不同的PIR模型，包括：PIR与鲁棒服务器，PIR与拜占庭服务器，多文件PIR模型和PIR与任意共谋模式。
2017-10-11 cs.IT math.IT
Private Coded Caching
Maddah-Ali和Niesen最近的工作介绍了编码缓存，它展示了在内容分发网络中联合设计存储和传输策略的好处。他们研究了一种设置，其中服务器与一组用户通信，每个用户都配备了本地缓存，通过共享的无错误链接，并提出了一种顺序最优的缓存和交付方案。在本文中，我们介绍了秘密编码缓存的问题，我们施加额外的约束，用户不应该能够学习任何东西，无论是存储在其缓存或服务器传输的内容，关于一个文件，它没有请求。我们提出了一个可行的方案，这种设置，并证明其顺序最优信息理论的下界。
2017-10-11 cs.IT math.IT
Linear Symmetric Private Information Retrieval for MDS Coded Distributed Storage with Colluding Servers
研究了从分布存储于多个合谋服务器的编码数据库中进行对称私有信息检索的问题。具体地，数据库包括$K$文件，其使用$(N,M)$ -MDS存储代码存储在$N$服务器中。用户希望通过与$N$服务器通信从数据库中检索一个文件，而不向任何服务器透露所需文件的身份。此外，用户不应了解数据库中的其他$K-1$文件。在$T$串通SPIR问题（因此称为TSPIR）中，$N$服务器中的任何$T$都可能串通，也就是说，它们可能与用户进行交互，以猜测所请求文件的身份。我们表明，对于线性计划，MDS-TSPIR问题的信息理论容量，定义为所需的文件检索每个下载位的信息位的最大数量，等于$1-\frac{M+T-1}{N}$，如果服务器共享共同的随机性（在用户不可用）与金额至少$\frac{M+T-1}{N-M-T+1}$倍的文件大小。否则，容量等于零。我们猜想，我们的能力也持有一般MDS-TSPIR计划。
2017-08-17 cs.IT math.IT
Multi-Server Coded Caching
在本文中，我们考虑多个缓存启用客户端连接到多个服务器通过中间网络。我们设计了几个拓扑感知的编码策略，这样的网络。基于中间网络的拓扑丰富性和内部节点的编码操作类型，我们定义了三类网络，即专用网络、灵活网络和线性网络。对于每一类，我们提出了一个可实现的编码方案，分析其编码延迟，并与信息论的下界进行了比较。对于灵活的网络，我们表明，我们的计划是为了最佳的编码延迟，有趣的是，最佳的记忆延迟曲线在某些制度。在一般情况下，我们的研究结果表明，在网络中有多个服务器的情况下，网络拓扑类型可以被利用，以减少服务延迟。
2015-03-01 cs.IT math.IT
Capacity of Single-Server Single-Message Private Information Retrieval with Coded Side Information
研究了带编码边信息的单服务器单消息私有信息检索问题。在该问题中，存在存储数据库的服务器，以及知道数据库中的消息子集的线性组合作为边信息的用户。对边信息有贡献的消息的数量对于服务器是已知的，但是这些消息的索引和系数对于服务器是未知的。用户希望私下从服务器下载消息，即，而不暴露它正在请求哪个消息，同时最小化下载成本。在这项工作中，我们考虑两种不同的设置PIR-CSI问题取决于所需的消息是或不是一个消息有助于边信息。对于每一个设置，我们证明了一个上限的最大下载速率作为数据库的大小和边信息的大小的函数，并提出了一个协议，实现速率上限。
2018-06-13 cs.IT math.IT
Coded Caching in a Multi-Server System with Random Topology
缓存辅助的内容交付研究了多服务器系统中的$P$服务器和$K$用户，每个配备有一个本地缓存存储器。在交付阶段，每个用户随机连接到$P$服务器中的任何$ρ$。由于多个服务器的可用性，其模拟具有有限存储容量的小型基站，用户需求可以通过每个服务器处的减小的存储容量和每个服务器的减小的递送速率来满足;然而，与同时服务所有用户的单个服务器相比，这也导致减少的多播机会。提出了一种联合存储和主动缓存方案，该方案利用服务器上的编码存储，用户处的未编码缓存放置和编码交付。研究了从服务器传输\textit{successive}和\textit{simultaneous}的\textit{latency}传递。它示出，与连续传输的可实现的平均交付延迟是可比的，实现了由一个单一的服务器，而两者之间的差距取决于$ρ$，跨服务器的可用冗余，并可以减少通过增加存储容量在SBS。
2018-04-13 cs.IT eess.SP math.IT
Towards Practical Private Information Retrieval from MDS Array Codes
私有信息检索（PIR）是从$N$服务器中私有地检索出$M$原始文件中的一个的问题，即，每个单独的服务器对用户正在请求的文件一无所知。通常，$M$文件由最大距离可分离（MDS）代码复制或编码，然后跨$N$服务器存储。与单纯的复制相比，MDS编码服务器可以显著降低存储开销。特别地，来自最小存储再生（MSR）编码服务器的PIR可以同时减少修复故障服务器时的修复带宽。来自MSR编码服务器的现有PIR方案要么需要大子分组化水平，要么不能实现容量。本文提出了一种基于MDS阵列码的PIR协议，其中将MSR编码服务器的PIR作为特殊情况。特别是，非串通，诚实，但好奇的服务器的情况下被认为是。新的PIR协议的检索率达到了MDS/MSR编码服务器的PIR容量。通过选择不同的MDS阵列码，新的PIR协议与现有的协议相比可以具有一些优点，例如，1)小的子分组化，2）（接近）最佳修复带宽，3）可在二进制字段$\mathbf{F}_2$上实现。
2020-03-12 cs.IT math.IT
Cyclic Wrap-Around Multi-Access Coded Caching with Private Caches
研究具有私有和访问缓存的循环环绕多址编码缓存问题，基于割集论证推导最优最坏情况传输速率下界，提出一种未编码放置方案，证明其在大内存机制下达到最优。
2024-08-23 cs.IT math.IT
Coded MapReduce
MapReduce是一个常用的框架，用于在分布式服务器集群上执行数据密集型作业。我们介绍了MapReduce的一个变体实现，即“编码MapReduce”，以大大减少MapReduce的洗牌阶段的服务器间通信负载，从而加快其执行。提出的编码MapReduce利用不同服务器上数据块的重复映射，在洗牌阶段创造编码机会，以便更有效地在服务器之间交换（键，值）对。我们证明，编码MapReduce可以削减总的服务器间的通信负载的乘法因子，线性增长的系统中的服务器的数量，它实现了最小的通信负载在一个恒定的乘法因子。我们还分析了编码MapReduce的“计算负载”和“通信负载”之间的权衡。
2015-12-05 cs.DC cs.IT math.IT
Locality-Aware Hybrid Coded MapReduce for Server-Rack Architecture
MapReduce是一种广泛用于分布式计算的框架。在作业的Map阶段和Reduce阶段之间的数据洗牌涉及跨服务器的大量数据传输，这反过来又导致作业完成时间的增加。最近，已经提出了编码MapReduce，以节省数据重排中产生的通信成本。这是通过在多个服务器上重复Map任务来创建用于混洗的编码多播机会来实现的。我们考虑了一个服务器机架架构的MapReduce，在这个架构中，建议将总的通信成本分为两个：机架内通信成本和跨机架通信成本。已经注意到，跨机架数据传输操作速度较低相比，机架内的数据传输，我们提出了一个方案，称为混合编码MapReduce的结果，在较低的跨机架通信比编码MapReduce的成本增加机架内的通信。此外，我们提出的问题，分配地图任务的服务器，以最大限度地提高数据的局部性的框架中的混合编码MapReduce作为一个约束整数优化问题。我们通过模拟表明，通过使用优化的解决方案来分配地图任务到服务器的数据局部性可以大大提高。
2017-08-22 cs.DC cs.IT math.IT
Towards the Capacity of Private Information Retrieval from Coded and Colluding Servers
在这项工作中，两个实用的概念，私人信息检索（PIR）的介绍和创造的全支持秩PIR和强线性PIR。完全支持秩是证明容量表达式的逆结果所需的技术但自然的条件，并且几乎所有当前已知的容量实现方案都满足该条件，而强线性是使得能够在具有低子分组化程度的小有限域上实现的实际要求。然后，MDS编码的，线性的，全支持秩的PIR在勾结服务器的存在下的容量推导，以及最近引入的匹配随机性的概念的对称，线性PIR与勾结，对抗，和无响应的服务器的容量。这肯定地解决了Freij-Hollanti等人和Tajeddine等人在所介绍的案例中所述的能力问题。它还表明，进一步限制到强线性PIR计划与确定性线性干扰消除，所谓的星积计划提出的Freij-Hollanti等人。是本质上最优的，不会引起容量损失。
2021-10-06 cs.IT math.IT
On the Fundamental Limit of Private Information Retrieval for Coded Distributed Storage
我们认为私人信息检索（PIR）的分布式存储系统（DSS）与非串通节点的数据存储使用非最大距离可分离（MDS）的线性码。最近表明，如果使用特定类别的非MDS线性码存储数据，则MDS-PIR容量，即，可以实现MDS编码的DSS的最大可能PIR速率。对于这类码，我们证明了PIR容量确实等于MDS-PIR容量，给出了第一个PIR容量已知的非MDS码族。对于其他代码，我们提供了非对称PIR协议，实现了严格更大的PIR率相比，现有的对称PIR协议。
2018-08-27 cs.IT math.IT
$X$-secure $T$-private Information Retrieval from MDS Coded Storage with Byzantine and Unresponsive Servers
本文研究了$X$ -安全的$T$ -从MDS编码存储中的私有信息检索问题，其中用户希望从分布在$N$服务器上的独立于$K$的消息中私有地检索一个消息，这些消息根据MDS编码.保证任何多达$X$的合谋服务器组都不了解消息，并且任何多达$T$的合谋服务器组都不了解所需消息的身份。提出了一种基于\emph{cross-subspace alignment}和干扰消除策略的连续解码的新方案，证明了可达速率的下界。对于大量的消息$(K\rightarrow\infty)$的实现率，我们推测是最佳的，提高了最好的已知的速率之前在文献中报告的Raviv和Karpuk，并推广了MDS-TPIR之前发现的Freij-Hollanti等人的可实现的速率。然后扩展该设置以允许无响应和拜占庭服务器。最后，该计划被应用到找到一个新的下凸包（下载，上传）对安全和私人的分布式矩阵乘法，推广，并在一定的渐近设置严格提高了最知名的先前结果。
2019-08-28 cs.IT math.IT
Private and Secure Distributed Matrix Multiplication Schemes for Replicated or MDS-Coded Servers
在本文中，我们研究的问题\emph{private and secure distributed matrix multiplication (PSDMM)}，其中一个用户有一个私人矩阵$A$和$N$非串通服务器共享一个图书馆的$L$（$L>1$）矩阵$B^{(0)}, B^{(1)},\ldots,B^{(L-1)}$，用户希望计算$AB^{(θ)}$的一些$θ\in [0, L)$不透露任何信息的矩阵$A$的服务器，并保持索引$θ$私有的服务器。以前的工作是有限的情况下，共享库（\textit{i.e.,}矩阵$B^{(0)}, B^{(1)},\ldots,B^{(L-1)}$）存储在服务器上的复制形式和计划是非常罕见的文献中，仍然有很大的改进空间。在本文中，我们提出了两个PSDMM计划，其中一个是有限的情况下，共享库存储在服务器上的复制形式，但具有更好的性能比国家的最先进的计划，它可以实现更小的恢复阈值和下载成本。另一个关注的是共享库以MDS编码的形式跨服务器存储的情况，这需要在服务器中较少的存储空间。第二个PSDMM码不取代第一个，即使底层MDS码被降级为重复码，因为它们是完全两个不同的方案。
2022-01-30 cs.IT math.IT
On Coded Caching with Private Demands
缓存是一种有效的方式，通过在用户的本地缓存存储器中存储一些内容，而无需了解以后的需求，从而减少高峰时段的网络流量拥塞。对于共享链路缓存模型，Maddah-Ali和Niesen（MAN）提出了一种两阶段（放置和交付）编码缓存策略，该策略在常数因子内是顺序最优的。然而，在MAN编码缓存方案中，每个用户可以获得关于其他用户的需求的信息，即，MAN编码的高速缓存方案固有地易于篡改和窥探其他用户的活动/需求。在本文中，我们制定了一个信息理论的共享链接缓存模型的私人需求，有K个缓存辅助用户（可以缓存M个文件）连接到一个中央服务器，访问N个文件。每个用户请求L个文件。我们的目标是设计一个两阶段的私人缓存计划，最小的负载，同时保持每个用户的需求相对于其他用户的信息理论的隐私。我们提出了两个新的私有编码缓存方案的一般基本思想，这是满足用户的请求，通过生成一组编码的多播消息，这是对称的库文件。在第一个方案中，我们引入了一些虚拟用户，使得每个文件的L-子集由K个真实或虚拟（有效）用户要求，并使用MAN交付来生成组播消息。该方案导致极大的子分组化。然后，我们提出了第二个方案的基础上，一种新的MDS编码的缓存放置。在这种情况下，我们生成多播消息，其中每个多播消息包含来自库中每个文件的一个MDS编码符号，因此从每个用户的角度来看，所有文件都是对称的。除了N> LK和M <N/K的情况外，所提出的方案一般都是阶…
2020-06-19 cs.IT math.IT
Private and Rateless Adaptive Coded Matrix-Vector Multiplication
边缘计算正在成为一种新的范式，允许在网络边缘附近处理数据，数据通常在网络边缘生成和收集。这使得在物联网（IoT）等应用中的边缘进行关键计算成为可能，其中越来越多的设备（传感器、摄像头、健康监测设备等）收集需要通过具有严格可靠性、安全性和延迟限制的计算密集型算法处理的数据。我们的关键工具是编码计算理论，该理论主张通过采用纠删码将计算密集型任务中的数据混合，并将这些任务卸载到其他设备上进行计算。编码计算由于其可靠性高、延迟小、通信成本低等优点，近年来受到越来越多的关注。在本文中，我们开发了一种用于分布式矩阵向量乘法的私有和无速率自适应编码计算（PRAC）算法，考虑到（i）物联网应用和设备的隐私要求，以及（ii）边缘设备的异构和时变资源。我们表明，PRAC优于已知的安全编码计算方法时，资源是异构的。我们提供的PRAC的性能和它的比较基线的理论保证。此外，我们证实了我们的理论结果，通过模拟和基于Android的智能手机上实现。
2019-09-27 cs.IT math.IT
Capacity of Private Linear Computation for Coded Databases
研究了分布式存储系统中的私有线性计算问题。在PLC中，用户希望计算存储在非合谋数据库中的$f$消息的线性组合，同时不向数据库透露关于所需线性组合的系数的信息。在我们以前的工作的扩展，我们采用线性码编码的数据库上的信息。我们表明，PLC的容量，这是所需的线性函数的大小和下载的信息的总量的比率，匹配的最大距离可分离（MDS）编码的私人信息检索的容量为一大类的线性码，包括MDS码。特别是，所提出的逆是有效的任何数量的消息和线性组合，和容量表达式取决于从所有线性组合获得的系数矩阵的秩。
2018-10-09 cs.IT math.IT
On Coded Caching Systems with Offline Users
编码缓存是一种利用用户本地缓存的内容来减少网络高峰时间通信负载的技术。与未编码的缓存方案相比，编码缓存实现了显着的性能增益，因此是一种有前途的技术，以提高未来网络的性能。在由Maddah-Ali和Niesen（MAN）引入的原始模型中，服务器存储多个文件，并通过无错误的共享链接连接到多个缓存辅助用户;一旦本地缓存被填满，所有用户都将其需求发送到服务器，服务器就可以开始发送编码的组播消息以满足所有用户的需求。原始MAN模型的一个实际限制是，如果服务器没有接收到所有用户的请求，它会停止，这是异步编码缓存的极限情况下，当一些用户的请求到达无限延迟。在本文中，我们正式定义了一个编码缓存系统，其中一些用户是离线的。我们提出了可实现的和相反的界限，这种新的设置，并显示在哪些条件下，他们满足，从而提供了一个最佳的解决方案，当他们在一个恒定的乘法差距两个。有趣的是，当可以显示最优性时，最优的负载-内存权衡只取决于活动用户的数量，而不是用户的总数（活动加离线）。
2022-02-02 cs.IT math.IT
Demand Private Coded Caching: Small Cache Size
本文研究小缓存容量下的需求私有编码缓存问题，提出基于虚拟用户和MDS码的可行方案，结合新反向界，刻画了多种参数范围内的最优内存-速率权衡。
2025-04-25 cs.IT math.IT
Star Product PIR Schemes with Colluding Servers over Small Fields
私有信息检索（PIR）最早由B. Chor，O. Goldreich，E. Kushilevitz和M.苏丹在其1995年FOCS文件中。针对MDS编码的分布式存储系统，提出了私有信息检索方案，研究了MDS编码分布式存储系统中PIR方案的容量。在一般有限域上构造了一般编码分布式存储系统的星积PIR方案。这些星型积方案对字段的大小没有限制，可以构造用于跨大量服务器的编码分布式存储。本文首先提出并证明了星积PIR方案的存储率、合谋服务器比率和检索率的Singleton型上界。其次，分析了代数几何（AG）码编码分布式存储的星积PIR方案。我们证明了当服务器的数量趋于无穷大时，星积PIR计划与合谋服务器的AG编码的分布式存储有参数接近Singleton类型的上限，如果字段是大的。通过与Reed-Solomon编码和Reed-Muller编码的星积PIR方案的比较，我们证明了AG编码的分布式存储中服务器合谋的PIR方案具有其性能优势。讨论了服务器存在合谋、拜占庭和无响应情况下基于AG码的星积PIR方案。研究了基于$q$ -元循环码的星型积PIR方案。当存储码为Reed-Muller码时，检索码的最佳选择并不总是Reed-Muller码。
2022-07-10 cs.IR cs.IT math.IT
On Multi-Server Coded Caching in the Low Memory Regime
在本文中，我们确定了多服务器编码缓存问题时，每个用户的缓存大小是小的交付时间。我们提出了一个可实现的计划的基础上编码缓存内容的位置，并采用迫零技术在内容交付阶段。令人惊讶的是，在对比以前的多服务器的结果被证明是最优的乘法因子为2内，对于低内存制度，我们证明我们可以实现的计划是最优的。此外，我们比较了我们的计划与未编码的解决方案的性能，并显示我们的建议改进的未编码的计划。我们的研究结果也适用于多输入单输出广播信道（MISO-BC）的自由度（DoF）分析与缓存启用用户，其中多天线发射机取代多个服务器的作用。这表明，在低内存制度的干扰管理需要不同的缓存技术相比，中高内存制度在以前的作品中讨论。
2018-03-20 cs.IT cs.NI math.IT
Topological Coded Distributed Computing
本文考虑了最初由Li等人提出的类似MapReduce的编码分布式计算框架，其在分布式计算服务器交换其计算的中间值时使用编码技术，以便减少总业务负载。他们的原始模型服务器通过允许广播传输的无错误公共通信总线连接。然而，这种假设是实践中的主要限制之一，因为实际的云计算网络拓扑比简单的单个总线涉及更多。我们建立了一个拓扑编码的分布式计算问题，其中分布式服务器之间通过交换网络进行通信。通过使用一种特殊的胖树拓扑结构，称为t元胖树由Al-Fares等人提出的，它可以由一些廉价的交换机，我们提出了一种编码的分布式计算方案，以实现最小的最大链路通信负载定义为所有链路上的最大负载。
2020-04-09 cs.IT math.IT
Coded Caching for Networks with the Resolvability Property
编码缓存是最近提出的一种用于处理大规模内容分发的技术。与传统缓存一样，它利用了终端用户的本地缓存。然而，它考虑了缓存中的编码和/或来自中央服务器的编码传输，并证明了当服务器和最终用户通过单个共享链路连接时，可以节省大量的传输速率。在这项工作中，我们考虑一个更一般的拓扑结构，其中服务器和用户之间有一层中继节点，例如，在网络编码中研究的组合网络是这些网络的一个实例。我们提出了新的计划，一类这样的网络，满足所谓的可分解性属性，并证明我们的计划的性能严格优于以前提出的计划。
2016-05-04 cs.IT math.IT
Capacity-Achieving Private Information Retrieval Codes from MDS-Coded Databases with Minimum Message Size
我们考虑构建容量实现的线性代码与最小的消息大小的私人信息检索（PIR）从$N$非串通数据库，其中每个消息是使用最大距离可分离（MDS）代码编码，使它可以恢复访问任何$T$数据库的内容。它示出的最小消息大小（有时也被称为子分组因子）是显着的，事实上是指数，低于以前认为的。更准确地说，当$K>T/\textbf{gcd}(N,T)$，其中$K$是系统中的消息的总数和$\textbf{gcd}(\cdot,\cdot)$意味着最大公约数，我们建立，通过提供新的代码结构和匹配的逆，最小的消息大小为$\textbf{lcm}(N-T,T)$，其中$\textbf{lcm}(\cdot,\cdot)$意味着最小公倍数。另一方面，当$K$是小的，我们表明，它实际上是可能的设计代码的消息大小甚至小于$\textbf{lcm}(N-T,T)$。
2020-01-22 cs.IT math.IT
Coded Caching with Distributed Storage
内容分发网络存储分布在多个服务器上的信息，以便在节点或磁盘故障的情况下平衡负载并避免不可恢复的损失。编码缓存已被证明是一种有用的技术，它可以通过在终端用户处预取流行内容并对传输进行编码来降低峰值流量速率，使得不同的用户可以从同一分组中提取不同的信息。一方面，分布式存储限制了将来自不同服务器的内容组合到单个消息中的能力，导致编码缓存方案的性能损失。但是，另一方面，存在于分布式存储系统中的固有冗余可以通过并行来提高这些方案的性能。本文设计了一个方案相结合的分布式存储的内容在多个服务器和一个有效的编码缓存算法交付给用户。该方案被证明是降低峰值传输速率低于国家的最先进的算法。
2016-11-20 cs.IT math.IT
Combinatorial Multi-Access Coded Caching with Private Caches under Intersecting Index Constraints
研究相交索引约束下的组合多访问编码缓存系统，提出集中式编码缓存方案并刻画速率-存储器折衷，推导下界并通过数值比较验证性能。
2025-06-30 cs.IT math.IT
Multi-User Blind Symmetric Private Information Retrieval from Coded Servers
研究了多用户盲$X$ --安全$T$--与$B$ Byzantine和$U$无响应服务器（U-B-MDS-MB-XTSPIR）合谋从最大距离可分离（MDS）编码存储系统中进行对称私有信息检索的问题。具体地，由多个文件组成的数据库（每个文件由$M$索引标记）根据$\mathbb{F}_q$上的$(N,K+X)$ MDS代码存储在具有$N$服务器的分布式系统处，使得任何多达$X$的串通服务器组不了解数据文件。存在$M$用户，其中每个用户$m,m=1,\ldots,M$私人地选择索引$θ_m$，并且希望从存储系统联合地检索由$M$用户的索引$(θ_1,\ldots,θ_M)$指定的文件，同时保持其索引$θ_m$对任何$T_m$串通服务器是私人的，存在$B$ Byzantine服务器，这些服务器可以恶意发送任意响应，以混淆检索所需文件的用户，而$U$没有响应服务器根本不会响应任何消息。此外，每个用户不得学习关于其他用户的索引和数据库的信息超过所需的文件。基于Lagrange编码构造了U-B-MDS-MB-XTSPIR方案。该方案实现了一个$1-\frac{K+X+T_1+\ldots+T_M+2B-1}{N-U}$的检索率与保密率$\frac{K+X+T_1+\ldots+T_M-1}{ N-(K+X+T_1+\ldots+T_M+2B+U-1)}$上的大小为$q\geq N+\max\{…
2021-10-31 cs.IT math.IT
The Role of Coded Side Information in Single-Server Private Information Retrieval
研究了编码边信息在单服务器私有信息检索中的作用。单服务器PIR问题的一个实例包括一个存储$K$数据库的服务器和一个希望从服务器检索这些消息之一的用户。我们考虑的设置中，用户最初可以访问编码的边信息，其中包括数据库中的$M$消息的子集的线性组合。我们假设形成编码辅助信息的支持集的$M$消息的身份以及编码系数最初对于服务器是未知的。我们考虑两种不同的模型，这取决于编码的边信息的支持集是否包括所请求的消息。我们还考虑了以下两个隐私要求：（i）需求和编码侧信息的支持集的身份都需要保护，或者（ii）只有需求的身份需要保护。对于每个模型和每个隐私要求，我们考虑的问题，设计一个协议，用于生成用户的查询和服务器的答案，使用户能够解码他们需要的消息，同时满足隐私要求。我们的特征（标量线性）容量的每个设置，定义为在一个消息中的信息位的数量的比率，从服务器上下载的信息位的最小数量超过所有（标量线性）协议，满足隐私条件。我们的逆证明依赖于新的信息理论参数-适合于单服务器PIR的设置，不同于多服务器PIR设置中常用的技术。我们还提出了新的容量实现标量线性协议的每个设置正在考虑。
2019-10-16 cs.IR cs.IT math.IT
Private Computation of Systematically Encoded Data with Colluding Servers
私有计算（Private Computation，PC）是由Sun和Jafar提出的，是私有信息检索（Private Information Retrieval，PIR）的一种推广，其中用户希望私有地计算存储在多个服务器上的数据的任意函数。我们构建了一个PC计划，占服务器共谋，编码数据和非线性函数。对于在几个可能串通的服务器上复制的数据，我们的方案计算任意函数的数据与速率等于渐近容量的PIR为这个设置。对于存储在合谋服务器上的系统编码数据，我们私下计算数据矩阵列的任意函数，并显式计算多项式函数的速率。该方案是以前研究的星积PIR计划的推广。
2018-01-13 cs.IT math.IT
Lifting Private Information Retrieval from Two to any Number of Messages
我们研究了可能存在合谋服务器的编码数据上的私有信息检索（PIR）。在存在合谋和编码数据的情况下，设计具有最优下载速率的PIR方案仍然是一个开放的问题。我们提供了一个提升操作，可以将我们所说的两个消息的一次性PIR方案转换为任何数量的消息的方案。我们应用此提升操作现有的PIR计划，并描述两个直接的影响。首先，我们得到了新的PIR方案，在MDS编码数据和服务器合谋的情况下，具有改善的下载速率。其次，我们提供了一个简化的描述现有的最佳PIR方案复制数据提升秘密共享的PIR。
2018-05-29 cs.IT math.IT
