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
Proactive Coded Caching Scheme for D2D Networks
Fujian Normal University（福建师范大学）；Guangxi Normal University（广西师范大学）
本文提出一种安全编码缓存方案，用于D2D网络，以保障文件隐私和安全交付，且在文件较大和缓存充足时实现最优性能。
2026-01-20 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
Privacy Preserving Event Detection
提出基于传感器网络测量边缘类型的类直径决策统计量隐私保护事件检测方案，通过加密消息交换随机零模和数混淆边缘类型，在第二类错误率可忽略时达到最优第一类错误指数，且能抵御多种“诚实但好奇”对手。
2025-05-03 cs.IT math.IT
Extended Functional Representation Lemma: A Tool For Privacy, Semantic Representation, Caching, and Compression Design
该研究针对信息论隐私机制设计中私有数据可观测与隐藏的两类场景，利用扩展泛函表示引理设计低复杂度最优隐私-效用权衡机制，并拓展至分级隐私问题，可应用于语义通信等领域。
2024-10-07 cs.IT math.IT
On the Fundamental Limits of Device-to-Device Private Caching under Uncoded Cache Placement and User Collusion
在编码缓存问题中，最初由Maddah-Ali和Niesen提出，服务器通过无噪声共享广播链路与具有本地存储能力的多个用户进行通信。为了使用户能够从编码的多播传输中解码出其所需的文件，所有用户的需求必须是全局已知的，这可能会侵犯用户的隐私。为了克服这个隐私问题，Wan和Caire最近提出了几种方案，这些方案在获得编码多播增益的同时保证了用户需求的信息论隐私。在设备到设备（D2 D）网络中，需求隐私问题由于每个用户也是发送器的事实而进一步恶化，发送器看起来需要其余用户所要求的文件的知识以便形成其编码的多播传输。本文展示了如何解决这个看似不可行的问题。本文的主要贡献是开发新的可实现的和相反的界限D2 D编码缓存，是在一个恒定的因素，彼此的隐私时，用户的需求必须得到保证，即使在存在串通用户。
2022-05-05 cs.IT math.IT
Demand Privacy in Hotplug Caching Systems
本文针对热插拔缓存系统中的需求隐私问题，提出两种基于MDS码的方案，在共谋用户场景下实现更低的子包化和负载。
2023-05-11 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
The Capacity Region of Distributed Multi-User Secret Sharing under The Perfect Privacy Condition
研究了在完全隐私条件下的分布式多用户秘密共享问题。在DMUSS问题中，部署了多个秘密消息，并且将共享卸载到存储节点。此外，由于每个秘密消息的解码集合只有一个集合，在完全隐私条件下，该集合也是所有其他秘密消息的合谋集合，因此访问结构是极不完整的。秘密消息速率被定义为由份额的大小归一化的秘密消息的大小。我们的特点的DMUSS问题的容量区域时，给定的访问结构，定义为所有可实现的速率元组的集合。在可实现的方案中，我们假设所有的份额是相互独立的，然后设计解码功能的基础上，每个秘密消息的解码集合只有一个集合。证明了完全隐私条件等价于由不同的不定元和零组成的矩阵的满秩性质。如果字段大小大于秘密消息的数量，则这种解决方案确实存在。最后，利用秘密大小的上界为非合谋份额大小之和的匹配逆命题，刻画了在完全隐私条件下DMUSS问题的容量域.
2023-02-08 cs.IT math.IT
Security and Privacy in Cache-Aided Linear Function Retrieval for Multi-access Coded Caching
由$N$文件、$C$高速缓存、$K$用户组成的多路访问网络，其中每个用户可以访问唯一的一组$r$高速缓存，最近已经由Muralidhar等人引入（“Maddah-Ali-Niesen Scheme for Multi-access Coded Caching”，在\textit{Proc. ITW}，2021年）。它考虑单文件检索（SFR），即每个用户需要从服务器的任意文件。它提出了一种编码的缓存方案，该方案在Brunero和Elia（{ \textit{arXiv:2110.07426} }中的“Fundamental Limits of Combinatorial Multi-Access Caching”）的未编码放置的假设下被证明是最优的。上述多路接入网络被称为组合拓扑，在本工作中考虑其具有三个附加特征：a）线性函数检索（LFR），即，每个用户对检索服务器库中的文件的任意线性组合感兴趣; b）安全性即，库的内容必须对获得由服务器发送的信号的窃听者保持安全; c）保密性即，每个用户只能得到自己需要的文件，而不能得到其他用户的任何需求信息。提出了可验证的安全私有LFR（SP-LFR）方案、安全LFR（S-LFR）方案和改进的S-LFR方案。作为特殊情况，我们的工作恢复了Yan和Tuninetti（“Key Superposition Simultaneously Achieve…
2023-01-18 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
Hierarchical Cache-Aided Linear Function Retrieval with Security and Privacy Constraints
分层缓存系统中，一个服务器连接到多个镜像站点，每个连接到一个不同的用户集，镜像站点和用户都配备有缓存存储器已被广泛研究。然而，所有现有的工作都集中在单个文件检索上，即，每个用户请求一个文件，并且忽略通信中的安全和隐私威胁。在本文中，我们研究的线性函数检索问题的分层缓存系统的内容安全和需求隐私，即，每个用户请求文件的线性组合，同时保护库中的文件不受窃听器的攻击，并且使其他用户和未连接的镜像站点不知道用户的需求。首先，我们提出了一个新的组合结构命名为分层放置交付阵列（HPDA），它的特点的数据放置和交付策略的编码缓存方案。然后我们构造了两类HPDA。分别得到了两类具有和不具有安全性和隐私性的方案：第一类方案致力于最小化第一跳的传输负载，并且在忽略安全性和隐私性约束的情况下，可以实现第一跳的最优传输负载;第二种方法与第一种方法相比具有更灵活的存储器大小参数和更低的子分组化，并且实现子分组化和传输负载之间的折衷。
2022-09-20 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
Fully Private Grouped Matrix Multiplication with Colluding Workers
本文提出完全私密的分组矩阵乘法（FPGMM）问题，利用交叉子空间对齐（CSA）码变体实现方案，在通信和计算成本上灵活，并优于相关隐私方案的朴素应用。
2023-05-13 cs.CR cs.IT math.IT
Two-Level Private Information Retrieval
在传统的鲁棒$T$ -勾结私有信息检索（PIR）系统中，用户需要检索可能的消息之一，同时保持所请求消息的身份对于任何$T$勾结服务器是私有的。出于对不同消息可能的异构隐私需求的考虑，我们考虑了$(N, T_1:K_1, T_2:K_2)$两级PIR系统，系统中共有$K_2$消息，其中$T_1\geq T_2$和$K_1\leq K_2$ .任何一条$K_1$消息都需要通过$T_1$串通服务器进行私有检索，而所有$K_2$消息都需要通过$T_2$串通服务器进行私有检索。通过提出两种新的编码方案，即非均匀连续抵消方案和非均匀块抵消方案，我们得到了容量的下界。容量上限也来自。上界和下界之间的差距进行了分析，并显示消失时，$T_1=T_2$。最后，我们表明，上界一般不紧，提供了一个更强的限制一个特殊的设置。
2021-12-10 cs.IT math.IT
Secure Distributed Storage: Optimal Trade-Off Between Storage Rate and Privacy Leakage
针对分布式存储中数据可恢复性与隐私泄露的权衡问题，本文推导了存储大小与隐私水平间的基本权衡及编码器局部随机性的最优量，并给出了斜坡秘密共享方案份额大小的最优下界。
2024-03-15 cs.CR cs.IT math.IT
Device-to-Device Private Caching with Trusted Server
为了保护用户的隐私，从其他用户的需求，在本文中，我们制定了一个新的信息理论设备到设备（D2D）的私人缓存模型，通过增加一个可信的服务器。在交付阶段，可信服务器收集用户的需求并向每个用户发送查询，然后每个用户根据该查询广播数据包。本文提出了两种D2D私有缓存方案（未编码和编码），这是顺序最优的。
2021-06-16 cs.IT math.IT
Order-Optimal Coded Caching With File and Demand Privacy
Southeast University（东南大学）
本文提出一种阶最优的编码缓存方案，在文件和需求隐私下实现最坏情况速率至多9/2倍最优，并给出下界与精确权衡。
2026-10-07 cs.IT math.IT
Multiaccess Coded Caching with Private Demands
最近Hachem等人提出了一种多路访问编码缓存模型，该模型由一个通过无差错共享链路连接到$K$用户的中央服务器和$K$缓存节点组成。每个缓存节点配备有本地缓存，并且每个用户可以以循环环绕方式访问$L$相邻缓存节点。在本文中，我们考虑了用户需求的隐私性，即，每个用户只能得到自己需要的文件，而不能得到其他用户的任何需求信息。通过在缓存节点上存储一些私钥，我们提出了一种新的转换方法，将非私有多路访问编码缓存方案转换为私有多路访问编码缓存方案。
2021-06-30 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
Sun-Jafar-Type Schemes for Weak Private Information Retrieval
针对弱私有信息检索，基于Sun-Jafar容量可达方案及MDS场景扩展，提出新WPIR协议，给出显式速率-隐私权衡，部分场景为文献首创。
2025-01-20 cs.IT math.IT
Improved Characterization of the Memory-Rate Tradeoff for Demand-Private Coded Caching With Multiple Demands
School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院）；National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学移动通信国家重点实验室）
研究在隐私约束下实现按需编码缓存，提出新方案以处理任意数量的文件和用户，通过非隐私方案转换并证明方案在因子6内最优。
2026-10-06 cs.IT math.IT
Coded Caching in Partially Cooperative D2D Communication Networks
回程业务正成为无线和蜂窝网络（例如，4G-LTE和5G），对在线视频流的需求不断增长。将流行内容缓存在网络用户的缓存存储器中（例如，移动设备）是减少网络高峰期间业务量的有效技术。然而，由于这些网络的动态性质、用户隐私设置或能量限制，一些用户可能在缓存过程期间不可用或不打算参与。在本文中，我们提出了设备到设备的通信网络中的一组用户表现出自私的特点缓存计划。自私用户与非自私用户一起将缓存流行内容，但不会与其他用户共享其有用的缓存内容以满足用户请求。我们表明，我们提出的计划是能够满足任何任意用户的请求下的部分合作的网络用户。
2017-09-19 cs.IT math.IT
Byzantine-Eavesdropper Alliance: How to Achieve Symmetric Privacy in Quantum $X$-Secure $B$-Byzantine $E$-Eavesdropped $U$-Unresponsive $T$-Colluding PIR?
本文研究含无响应、合谋、拜占庭服务器及上下行动态窃听链路的量子对称PIR，刻画三类威胁模型并证明动态窃听者与拜占庭联盟带来更强威胁及部分超密集编码增益。
2025-10-20 cs.CR cs.IT cs.NI
Proactive Content Caching Scheme in Urban Vehicular Networks
针对城市车载网络高动态性挑战，提出边缘计算使能的分层协作缓存框架，通过轨迹与流行度预测及隐私保护，实现自适应资源管理，显著提升命中率并降低延迟。
2023-05-12 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Joint Source Channel Coding for Privacy-Aware End-to-End Image Transmission
提出基于DNN的联合信源信道编码方案，在未知非独立同分布条件下通过多目标优化框架权衡图像重建质量与隐私泄露，有效抵御多窃听者并显著提升性能。
2025-04-04 cs.IT eess.SP 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
Privacy-Preserving Coded Mobile Edge Computing for Low-Latency Distributed Inference
我们考虑移动边缘计算场景，其中多个设备想要在给定网络侧矩阵$\boldsymbol{W}$的情况下对一些本地数据$\boldsymbol{x}$执行线性推断$\boldsymbol{W}\boldsymbol{x}$。计算在网络边缘处通过多个边缘服务器执行。我们提出了一个编码方案，提供信息理论的隐私$z$勾结（诚实，但好奇）边缘服务器，同时最大限度地减少整体延迟\textemdash包括上传，计算，下载和解码延迟\textemdash在离散服务器的存在。该方案利用Shamir的秘密共享产生数据隐私和掉队缓解，结合复制提供空间多样性的下载。我们还提出了两个变体的方案，进一步减少延迟。对于$9$边缘服务器的考虑场景，与Zhang和Simeone最近引入的非私有方案相比，所提出的方案减少了$8\%$的延迟，同时针对诚实但好奇的边缘服务器提供隐私。
2022-02-15 cs.IT math.IT
Sparsity and Privacy in Secret Sharing: A Fundamental Trade-Off
本文研究稀疏秘密共享中稀疏性与隐私的基本权衡，构造最优稀疏共享方案并应用于分布式稀疏私有矩阵乘法，同时设计稀疏一次性密码本以保护不可信集群中的隐私。
2023-08-11 cs.CR cs.DC cs.IT
On hierarchical secure aggregation against relay and user collusion
本文提出了一种针对中继和用户合谋的分层安全聚合方案，通过优化通信负载和密钥管理，提升了联邦学习中的隐私保护效率。
2025-11-25 cs.IT math.IT
Private Information Retrieval From a Cellular Network With Caching at the Edge
我们考虑从蜂窝网络下载内容的问题，其中内容被缓存在无线边缘，同时实现隐私。特别地，我们考虑从文件库中进行内容的私有信息检索（PIR），即，用户希望下载文件并且不希望网络了解关于她感兴趣的文件的任何信息。为了减少回程的使用，内容被缓存在无线边缘的一些小小区基站（SBS）使用最大距离可分离的代码。我们提出了一个PIR计划，这种情况下，实现对一些间谍SBS（可能）合作的隐私。所提出的PIR方案是Kumar等人最近引入的方案的扩展。多码率的情况下，适合于文件具有不同流行度的场景。然后，我们推导出回程速率并优化内容放置以使其最小化。我们证明了均匀的内容放置是最佳的，即，所有被高速缓存的文件都应该使用相同的码率来存储。这与不需要PIR的情况相反。此外，我们用数字表明，流行的内容放置在某些情况下是最佳的。
2018-09-04 cs.IT math.IT
Converse Bounds for Sun-Jafar-type Weak Private Information Retrieval
International Institute of Information Technology, Hyderabad（印度海得拉巴信息技术研究所）
研究Sun-Jafar型弱私有信息检索方案，证明其在非勾结和复制设置下类最优，以及Banawan-Ulukus型MDS-WPIR和Sun-Jafar型T勾结WPIR方案在系统参数阈值约束下的类最优性，不满足约束时有更高速率反例。
2026-07-09 cs.CR cs.IT math.IT
The Capacity of Private Information Retrieval from Byzantine and Colluding Databases
研究了从$N$复制数据库中进行单轮私有信息检索的问题。我们考虑$B$数据库过时（不同步），甚至更糟，对抗性（拜占庭），因此可能返回错误答案的情况。在拜占庭数据库的PIR问题（BPIR）中，用户希望从一组$M$消息中零错误地检索特定消息，而不管拜占庭数据库执行的操作。本文考虑了$T$ -隐私约束，其中任何$T$数据库都可以合谋，并交换用户提交的查询。我们推导出这个问题的信息理论容量，这是可以私下检索（$T$隐私约束下）的每个符号的下载数据的\emph{correct symbols}的最大数量。如果$2B+T < N$，则我们确定准确的BPIR容量为$C=\frac{N-2B}{N}\cdot\frac{1-\frac{T}{N-2B}}{1-(\frac{T}{N-2B})^M}$。该容量表达式表明，拜占庭数据库对检索率的影响相当于从系统中删除$2B$数据库，惩罚因子为$\frac{N-2B}{N}$，这意味着即使PIR所需的数据库数量实际上是$N-2B$，用户仍然需要访问整个$N$数据库。结果表明，对于非同步PIR问题，如果用户没有任何关于错误同步的消息的比例的知识，单轮容量与BPIR容量相同。我们的可实现的计划扩展了最佳可实现的方案的强大的PIR（RPIR）的问题，以纠正\emph{errors}介绍的拜占庭数据库，而不是\emph{erasures}在RPIR的问题。我们的逆…
2017-06-05 cs.CR cs.IR cs.IT
Differentially Private Secure Multiplication with Erasures and Adversaries
本文提出了一种基于多项式的编码方案，用于在存在诚实少数的情况下实现安全乘法，通过改进的Berlekamp-Welch算法检测攻击节点，实现了隐私与效用的权衡。
2025-12-08 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
Fundamental Limits of Cache-Aided Private Information Retrieval with Unknown and Uncoded Prefetching
我们认为私人信息检索（PIR）从$N$非串通和复制的数据库时，用户配备了一个高速缓存，持有未编码的部分$r$从每个$K$存储在数据库中的消息的问题。我们假设数据库不知道缓存内容。我们调查$D^*(r)$的最佳下载成本规范化的消息大小作为$K$，$N$，$r$的函数。对于一个固定的$K$，$N$，我们开发了一个内界（逆界）的$D^*(r)$曲线。内界是由$K$线段组成的$r$中的分段线性函数。对于可扩展性，我们开发了明确的计划，利用缓存位作为边信息，以实现$K-1$非退化的角点。这些角点在用于生成一侧信息方程的高速缓存位的数量上不同。我们获得了一个外边界（可扩展性）的任何缓存率通过这些角落点之间的内存共享。因此，外边界也是由$K$线段组成的$r$中的分段线性函数。内边界和外边界通常对于非常低的高速缓存率（$r \leq \frac{1}{1+N+N^2+\cdots+N^{K-1}}$）和非常高的高速缓存率（$r \geq \frac{K-2}{(N+1)K+N^2-2N-2}$）的情况匹配。作为一个推论，我们充分表征的最佳下载成本缓存比权衡$K=3$。对于一般的$K$，$N$和$r$，我们表明，最大的差距之间的可扩展性和逆界是$\frac{1}{6}$。我们的研究结果表明，下载成本可以降低内存共享以外，如果数据库不知道缓存的内容。
2017-09-04 cs.CR cs.IT math.IT
Key Superposition Simultaneously Achieves Security and Privacy in Cache-Aided Linear Function Retrieval
本文研究了基于缓存的内容安全和按需私有线性函数检索（SP-LFR）问题，其中系统受到三个约束：（a）每个用户只对检索服务器库中文件的任意线性组合感兴趣;（b）库中的内容必须对获取服务器发送的信号的窃听者保密;以及（c）没有共谋的用户子集一起获得关于其余用户的需求的信息。提出了一个程序，从一个给定的放置交付阵列（PDA），这是已知的编码的缓存方案，既不安全也不隐私的限制，系统具有低的子分组化得到一个SP-LFR计划。该过程在缓存放置和传输信号中使用安全密钥和隐私密钥的叠加，以分别保证内容安全和需求隐私。特别地，在所有基于PDA的SP-LFR方案中，由描述Maddah-Ali和Niesen方案的PDA实现的存储器负载对是帕累托最优的并且具有最低的子分组化。此外，所实现的负载-存储器折衷对于除了小存储器状态（即，当高速缓存大小在1和2之间时），并且文件的数量小于用户的数量。值得注意的是，存储器负载的权衡并没有增加相比，最有名的方案，保证要么在所有制度的内容安全性，或只要求在上述制度的隐私。
2021-08-22 cs.IT math.IT
Secrecy and Privacy in Multi-Access Combinatorial Topology
针对具有$C$个缓存、每个用户访问$r$个唯一缓存的多接入组合拓扑，提出满足保密性和需求隐私性的方案，推导下界，证明$r\neq C-1$时最优、$r<C-1$且$M$达阈值时阶最优，$r=1$时在多数内存区速率与现有专用缓存保密方案相当。
2025-04-14 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
Private Sum Computation: Trade-Offs between Communication, Randomness, and Privacy
The University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校）；New Jersey Institute of Technology（新泽理工学院）；The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
本文研究了在隐私约束下实现私有求和计算的通信、随机性和隐私之间的权衡，证明了秘密共享在生成本地随机性中的必要性。
2026-02-05 cs.CR cs.IT math.IT
Secure Deep-JSCC Against Multiple Eavesdroppers
Sharif University of Technology（谢里夫理工大学）；Imperial College London（帝国理工学院）
本文提出一种基于端到端深度学习的 Deep-JSCC 安全通信方案，通过隐私漏斗与窃听信道编码思想，在复值衰落信道下对抗多个合谋或非合谋窃听者，实验表明可将窃听者对抗准确率降低28%。
2023-08-05 cs.IT cs.LG eess.IV
Cache-Aided Private Information Retrieval with Partially Known Uncoded Prefetching: Fundamental Limits
我们考虑的问题，私人信息检索（PIR）从$N$非串通和复制的数据库，当用户配备了一个高速缓存，持有一个未编码的分数$r$的符号从每个$K$存储在数据库中的消息。该模型在两个阶段的计划，即，预取阶段，用户获取边信息和检索阶段，用户私下下载所需的消息。在预取阶段，用户从$n$数据库接收每个消息的$\frac{r}{N}$未编码部分。该辅助信息仅对$n$第数据库是已知的，而对其余数据库是未知的，即，用户拥有\emph{partially known}辅助信息。我们研究了检索阶段的最佳归一化下载成本$D^*(r)$作为$K$、$N$、$r$的函数。我们开发的最佳下载成本的下限和上限。对于非常低的高速缓存率（$r \leq \frac{1}{N^{K-1}}$）和非常高的高速缓存率（$r \geq \frac{K-2}{N^2-3N+KN}$）的情况，边界通常匹配。我们充分表征了$K=3$的最佳下载成本缓存比权衡。对于一般的$K$，$N$和$r$，我们表明，最大的差距之间的可扩展性和逆界是$\frac{5}{32}$。
2017-12-18 cs.CR cs.DC cs.IT
Correlated Privacy Mechanisms for Differentially Private Distributed Mean Estimation
Harvard University（哈佛大学）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校）
本文提出通用 DP-DME 框架及基于相关高斯机制的 CorDP-DME，在 LDP 与安全聚合分布式 DP 之间取得效用、掉线和串谋韧性的平衡。
2025-01-08 cs.CR cs.IT cs.LG
On the Asymptotic Capacity of Information Theoretical Privacy-preserving Epidemiological Data Collection
本文研究安全分布式计算中用户数据线性组合的隐私保护问题，提出在E<N-1时达到最优下载成本的方案，并证明E≥N-1时不可行。
2022-12-12 cs.IT math.IT
Lagrange Coded Computing: Optimal Design for Resiliency, Security and Privacy
University of Southern California（南加利福尼亚大学）；California Institute of Technology（加利福尼亚理工学院）
我们考虑一个场景，涉及计算分布存储在多个工人，这是分布式学习算法的核心的大规模数据集。我们提出了拉格朗日编码计算（LCC），这是一个新的框架，同时提供（1）对可能延长计算的落伍者的弹性;（2）对拜占庭（或恶意）工作人员故意修改计算以获得其利益的安全性;（3）（信息理论）在可能的工人勾结中数据集的隐私。LCC利用众所周知的拉格朗日多项式以新颖的编码形式跨工作者创建计算冗余，可以应用于其中感兴趣的函数是输入数据集的任意多元多项式的任何计算场景，因此覆盖了机器学习中感兴趣的许多计算。LCC显着推广以前的作品超越线性计算。它还可以在分布式环境中实现安全和私有计算，提高最先进的计算和通信效率。此外，我们通过证明LCC实现了弹性，安全性和隐私之间的最佳权衡来证明LCC的最优性，即，在容忍最大数量的掉队者和对手方面，以及针对最大数量的串通工人提供数据隐私方面。最后，我们通过在Amazon EC2上的实验表明，LCC将分布式最小二乘线性回归的传统未编码实现加速到$13.43\times$，并且还实现了$2.36\times$ - $12.65\times$加速，超过了最先进的落后者缓解策略。
2019-04-01 cs.DC cs.IT cs.LG
Asymmetric Leaky Private Information Retrieval
私人信息检索（PIR）问题的信息理论公式进行了研究，在各种情况下。对称私有信息检索（SPIR）是一种变体，其中用户能够从$N$非共谋复制数据库中私有地检索$K$消息中的一个消息，而无需了解关于其余$K-1$消息的任何信息。然而，完美隐私的目标对于某些应用程序来说可能过于繁重。在本文中，我们调查，如果信息理论容量的SPIR（相当于最小下载成本的倒数）可以通过放宽用户和DB隐私的定义。这种放松在可以用隐私换取通信效率的应用中是相关的。我们介绍并研究了非对称泄漏PIR（AL-PIR）模型，在每个方向上具有不同的隐私泄漏预算。对于用户隐私泄漏，我们绑定的概率比之间的所有可能实现的DB查询的一个非负常数$ε$的函数。对于DB隐私，我们通过非负常数$δ$的函数来绑定不期望的消息、查询和答案之间的互信息。我们提出了一个通用的AL-PIR方案，实现了上限的最佳下载成本为任意$ε$和$δ$。我们证明了AL-PIR的最优下载成本是上界为$D^{*}(ε,δ)\leq 1+\frac{1}{N-1}-\frac{δe^ε}{N^{K-1}-1}$。其次，我们得到了一个信息理论的下载成本的下限为$D^{*}(ε,δ)\geq 1+\frac{1}{Ne^ε-1}-\fracδ{(Ne^ε)^{K-1}-1}$。两个边界之间的差距分析表明，我们的AL-PIR方案是最佳的，当$ε=0$，即，并且对于任何$(ε…
2020-06-04 cs.DB cs.IR cs.IT
Quantum Symmetric Private Information Retrieval with Secure Storage and Eavesdroppers
研究经典与量子场景下具备$X$-安全、$E$-窃听和$T$-串谋防护的SPIR，提出基于改进CSA和$N$-sum box的方案，并给出经典速率及保持超密集编码增益的量子速率。
2023-08-21 cs.CR cs.IT cs.NI
Digital Blind Box: Random Symmetric Private Information Retrieval
介绍了随机对称私有信息检索（RSPIR）问题。在规范PIR中，用户从来自$N$非串通和复制数据库的$K$消息中下载消息，使得没有数据库可以知道用户下载了哪个消息（用户隐私）。在SPIR中，保密性是对称的，因为不仅数据库不能知道用户下载了哪个消息，用户本身也不能了解它下载的特定消息以外的任何东西（数据库保密性）。在RSPIR中，与SPIR不同，用户没有对数据库的输入，即，用户不挑选特定消息来下载，而是满足于任何一个消息。在RSPIR中，数据库需要以这样的方式向用户发送符号，即保证用户正确下载消息（随机可靠性），数据库不知道用户收到了哪条消息（用户隐私），并且用户除了收到的一条消息之外不会了解任何其他信息（数据库隐私）。这是盲盒的数字版本，也被称为gachapon，它实现了上述指定的设置与娱乐的物理对象。这也是$1$的盲版-- $K$外不经意传输（OT），一种重要的加密原语。我们研究的情况下，$N=2$数据库的RSPIR的信息理论的能力。我们确定其确切的容量为$K = 2, 3, 4$消息的情况下。虽然我们提供了一个通用的可实现的方案，适用于任何数量的消息，$K\geq 5$的能力仍然开放。
2022-05-16 cs.CR cs.DB cs.IT
