Private Read Update Write (PRUW) With Heterogeneous Databases
研究了联邦子模型学习中异构存储受限数据库的私有读更新写问题。在FSL中，机器学习（ML）模型根据用于训练它的不同类型的数据被划分为多个子模型。给定的用户根据用户的本地数据类型下载、更新并将更新上传回感兴趣的单个子模型。使用PRUW，执行读取（下载）和写入（上传）的过程，从而保证更新子模型索引和更新值的信息理论隐私。我们考虑的实际情况下，子模型存储在数据库中的任意（异构）存储约束，并提供一个PRUW计划的存储机制，利用子模型分区和编码，以尽量减少通信成本。
2023-02-07 cs.CR cs.IT cs.NI
On the Storage Cost of Private Information Retrieval
我们认为，在私人信息检索系统的存储成本和下载成本之间的根本权衡，没有任何明确的结构限制的存储代码，如最大距离可分离的代码或未编码的存储。提供了两个新的外边界，这具有以下含义。当消息在数据库之间没有任何冗余的情况下存储时，最佳PIR策略是下载所有消息;另一方面，对于PIR容量实现代码，每个数据库可以从存储所有消息中减少存储成本，平均不超过一个消息。然后，我们专注于两个消息的两个数据库的情况下，并表明，可以通过一种新的伪消息技术得到一个更强的外边界。这个更强的外边界表明，存储-下载权衡的精确表征可能需要非香农型不等式，或者至少需要更复杂的边界技术。
2019-10-26 cs.IT math.IT
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
Weakly Private Information Retrieval Under Rényi Divergence
私有信息检索（PIR）是一种保证与数据库通信的用户隐私的协议。用户想要下载存储在数据库中的消息之一，同时隐藏所需消息的身份。最近，人们研究了通过削弱隐私要求可以获得的好处，但弱隐私的定义需要详细说明。在本文中，我们试图量化弱隐私（即，信息泄漏）的PIR问题，通过使用推广Kullback-Leibler分歧的Rényi分歧。通过在现有PIR问题中引入Rényi散度，利用凸优化方法刻画了隐私（信息泄露）与PIR性能（下载代价）之间的权衡关系.此外，我们提出了一种替代的PIR计划与更小的消息大小比田孙陈（TSC）计划。由于TSC方案的消息长度是实现PIR容量的最小值，因此该方案不能实现完全隐私的PIR容量。然而，我们表明，该计划可以优于TSC计划在弱PIR设置，特别是在低下载成本制度。
2021-05-17 cs.IT eess.SP math.IT
The Linear Capacity of Single-Server Individually-Private Information Retrieval with Side Information
本文研究了带边信息的单服务器个体私有信息检索问题。在该问题中，存在存储$K$消息的数据集的远程服务器，并且存在最初知道这些消息的$M$并且想要检索属于该数据集的$D$其他消息的用户。用户的目标是通过从服务器下载最小量的信息而不透露关于单个消息是否是$D$期望消息之一的信息来检索$D$期望消息。在这项工作中，我们专注于线性IPIR计划，即，IPIR方案，其中用户仅从服务器下载原始消息的线性组合。证明了线性IPIR方案的下载速率对所有$K,D,M$的一个逆界，并证明了该界对所有满足一定整除性条件的$K,D,M$的可拓性.我们的研究结果表征的线性容量的IPIR，这是定义为最大可实现的下载速率在所有线性IPIR计划，为广泛的值的$K,D,M$。
2022-02-24 cs.IR cs.IT math.IT
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
A New Design of Cache-aided Multiuser Private Information Retrieval with Uncoded Prefetching
在高速缓存辅助多用户私有信息检索（MuPIR）问题中，一组配备有高速缓存的$K_{\rm u}$用户希望从$N$分布式数据库中私有地下载一组消息，每个分布式数据库都保存有$K$消息库。该系统分两个阶段工作：{ \it高速缓存放置（预取）阶段}，其中用户填满他们的高速缓存存储器，以及{ \it私人递送阶段}，其中用户的需求被揭示，并且他们从每个数据库下载答案，使得他们想要的消息可以被恢复，而每个单独的数据库不知道所请求的消息的身份。我们的目标是设计放置和私有传递阶段，以便在给定任何用户内存大小的情况下，最小化\emph{load}（定义为按消息大小标准化的下载位总数）。本文考虑了具有两个消息、任意数量的用户和数据库的MuPIR问题，其中假设预取是未编码的，即，用户直接从库中复制一些位作为其高速缓存的内容。我们提出了一种新的MuPIR计划的灵感来自Maddah-Ali和Niesen（MAN）编码缓存计划。所提出的方案实现了较低的负载比任何现有的计划，特别是产品设计（PD），并被证明是最佳的$8$的一个因素内，在一般和精确的最佳在非常高或低的内存制度。
2021-02-03 cs.IR cs.IT eess.SP
Cache Updating Strategy Minimizing the Age of Information with Time-Varying Files' Popularities
我们考虑更新策略的本地缓存下载时间敏感的文件从远程服务器通过带宽受限的链接。本地用户根据流行度分布从缓存中随机请求文件，该流行度分布根据马尔可夫链结构随时间变化。我们通过其信息年龄（AoI）来衡量所请求的时间敏感文件的新鲜度。然后，目标是通过适当地设计本地缓存的下载策略来最小化所有请求文件的平均AoI。为了实现这一目标，原来的问题是放松和铸造成一个约束马尔可夫决策问题（CMDP），我们使用拉格朗日方法和线性规划来解决。受放松问题的解决方案的启发，我们提出了一个实用的缓存更新策略，满足原问题的所有约束。在一定的假设下，实际的更新策略被证明是最佳的原问题中的渐近制度的大量文件。对于有限数量的文件，我们通过数值模拟显示了我们的实际更新策略比传统的平方根律策略（这是最佳的固定非时变文件流行度）的收益。
2021-01-21 cs.IT math.IT
Improved Weakly Private Information Retrieval Codes
我们研究了弱隐私信息检索（W-PIR）问题，其中用户希望从$N$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。在先前的构造中，对于最小下载的极端情况，检索模式是直接从$N-1$服务器下载消息;然而，这导致泄漏到所有这些$N-1$服务器，并且对于这种极端情况，更好的检索模式是直接从单个服务器下载消息。所提出的码构造允许到这样的模式的自然过渡，并且对于最大泄漏度量和互信息泄漏度量两者，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。
2022-05-03 cs.IT math.IT
Multi-Server Weakly-Private Information Retrieval
私有信息检索（PIR）协议确保用户可以从数据库下载文件，而不会向存储数据库的服务器泄露关于所请求文件的身份的任何信息。虽然现有的协议严格规定，没有信息泄露的文件的身份，这项工作开始研究的权衡，可以通过放松完美的隐私要求。我们将这样的协议称为弱私有信息检索（WPIR）协议。特别是，对于多个noncoluding复制服务器的情况下，我们研究了如何下载速率，上传成本，和访问的复杂性，可以改善时，放松充分的隐私约束。为了量化关于所请求文件的身份的信息泄漏，我们考虑互信息（MI）、最坏情况信息泄漏和最大泄漏（MaxL）。我们提出了两个WPIR计划，表示为方案A和方案B，基于最近的两个PIR协议，并表明前者的下载速率可以通过求解凸优化问题进行优化。我们还表明，方案A实现了改进的下载速率相比，最近提出的方案由Samy等人。根据所谓的$ε$隐私度量。此外，一个家庭的计划的基础上划分。此外，我们提供了一个信息理论上的逆界的最大可能的下载速率的MI和MaxL隐私指标的查询和答案的字母表大小的实际限制下。对于两个服务器和两个文件，在MaxL度量下，边界是紧的，这在此特定情况下确定了WPIR容量。最后，我们比较了所提出的方案的性能和他们的差距的逆界。
2021-11-02 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
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
The Capacity of Private Information Retrieval from Uncoded Storage Constrained Databases
私有信息检索（PIR）允许用户从一组数据库中检索所需的消息，而不泄露所需消息的身份。Sun和Jafar在2016年考虑了复制数据库场景，其中$N$数据库可以完全存储相同的$K$消息。提出了一种PIR方案，以实现$\left(1+ \frac{1}{N}+ \frac{1}{N^{2}}+ \cdots + \frac{1}{N^{K-1}}\right)$给出的最优下载代价。在这项工作中，我们考虑的问题，PIR从存储受限的数据库。每个数据库具有$μKL$位的存储容量，其中$L$是每个消息的位大小，$μ\in [1/N, 1]$是标准化存储。在一个极端情况下，$μ=1$是复制数据库的情况。另一方面，当使用$μ= 1/N$时，为了私下检索消息，用户必须从数据库下载所有消息，从而实现$1/K$的下载成本。我们的目标是表征的最佳下载成本与存储权衡范围内的任何存储容量$μ\in [1/N, 1]$。对于任何$(N,K)$，我们表明，存储，$μ$和下载成本，$D(μ)$之间的最佳权衡，给出了由下凸包的$N$对$\left(μ= \frac{t}{N},D(μ) = \left(1+ \frac{1}{t}+ \frac{1}{t^{2}}+ \cdots + \frac{1}{t^{K-1}}\right)\right)$为$t=1,2,\ldots, N$。为了证明这一结果，我们首先提出了任…
2018-10-23 cs.CR cs.DB cs.IR
The Capacity of Private Information Retrieval from Heterogeneous Uncoded Caching Databases
我们认为私人信息检索（PIR）的一个单一的文件的$K$文件从$N$非共谋数据库异构存储约束$\mathbf{m}=(m_1, \cdots, m_N)$。本研究的目的是联合设计内容放置阶段和信息检索阶段，以最小化PIR阶段的下载成本。我们将最优PIR下载成本描述为线性规划。通过分析这个线性规划的最优解的结构，我们发现，令人惊讶的是，在我们的异构情况下，最优下载成本匹配其同质对应的所有数据库具有相同的平均存储约束$μ=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^{N} m_n$。因此，我们表明，有没有损失的PIR容量，由于数据库的存储空间的异质性。我们明确地为$N=3$提供了最佳的内容放置。
2019-02-25 cs.CR cs.DB cs.IT
The Capacity of Private Information Retrieval with Private Side Information Under Storage Constraints
我们考虑对来自$N$复制和非共谋数据库的$K$消息中的单个消息进行私有信息检索（PIR）的问题，其中缓存大小$S$的启用缓存的用户（检索器）拥有数据库未知的消息的未编码部分形式的辅助信息。这些辅助信息消息的身份需要对数据库保密，即，我们考虑具有私有侧信息（PSI）的PIR。在存储约束$S$下，我们将此PIR-PSI问题的最优归一化下载成本表征为$D^*=1+\frac{1}{N}+\frac{1}{N^2}+\dots+\frac{1}{N^{K-1-M}}+\frac{1-r_M}{N^{K-M}}+\frac{1-r_{M-1}}{N^{K-M+1}}+\dots+\frac{1-r_1}{N^{K-1}}$，其中$r_i$是与$\sum_{i=1}^M r_i=S$一起缓存的$i$ th边信息消息的一部分。基于这个容量结果，我们证明了两个事实：首先，对于固定的内存大小$S$和固定数量的可访问消息$M$，统一缓存实现了最低的归一化下载成本，即，对于$i=1,\dots, M$，$r_i=\frac{S}{M}$是最佳的。第二，对于固定存储器大小的$S$，在所有可能的$K-\left \lceil{S} \right \rceil+1$统一高速缓存方案中，高速缓存$M=K$消息的统一高速缓存方案实现最低的归一化下载成本。
2018-06-04 cs.CR 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
The Role of Reusable and Single-Use Side Information in Private Information Retrieval
介绍了可重用单次使用边信息的私有信息检索问题。在这个问题中，一个或多个远程服务器存储一组$K$消息的相同副本，并且存在最初知道这些消息的$M$的用户，并且想要私下地从该组$K$消息中检索另一个消息。目标是设计一种检索方案，其中用户从服务器下载最少量的信息，同时用户想要的消息的身份和用户已知的$M_1$（$M$消息的子集）的身份（称为可重用辅助信息）受到保护，但是不需要保护用户已知的剩余$M_2=M-M_1$消息的标识（称为一次性辅助信息）。当${M_1=M_2=0}$时，PIR-RSSI问题简化为经典的私有信息检索（PIR）问题，并且当${M_1\geq 1,M_2=0}$或${M_1=0,M_2\geq 1}$时，分别简化为具有私有边信息的PIR或具有边信息的PIR问题。在这项工作中，我们专注于PIR-RSSI问题的单服务器设置。我们的特点的能力，这种设置的情况下，${M_1=1,M_2\geq 1}$和${M_1\geq 1,M_2=1}$，其中的容量被定义为最大可实现的下载速率在所有PIR-RSSI方案。我们的研究结果表明，对于足够小的值的$K$，单次使用的边信息消息可以帮助降低下载成本，只有当它们保持私有;和较大的值的$K$，可重复使用的边信息消息不能帮助降低下载成本。
2022-01-27 cs.IR cs.IT math.IT
The Capacity of Cache Aided Private Information Retrieval
考虑了允许高速缓存的私有信息检索（PIR）问题，其中用户希望从$N$分布式数据库中私有地检索$K$消息中的一个，每个消息的大小为$L$比特。用户具有存储$SL$位的本地高速缓冲存储器，其可用于存储$K$消息的任何功能。这项工作的主要贡献是准确表征的能力的高速缓存辅助PIR作为存储参数$S$的函数。特别地，对于给定的高速缓存存储参数$S$，信息理论上最优的下载成本$D^{*}(S)/L$（或容量的倒数）被示出为等于$(1- \frac{S}{K})\left(1+ \frac{1}{N}+ \ldots + \frac{1}{N^{K-1}}\right)$。该结果的特殊情况对应于当$S=0$时的设置，对于该设置，Sun和Jafar示出了最佳下载成本为$\left(1+ \frac{1}{N}+ \ldots + \frac{1}{N^{K-1}}\right)$，以及当$S=K$时的情况，即，缓存大小足够大，可以在本地存储所有消息，最佳下载成本为$0$。中间点$S\in (0, K)$可以很容易地通过一个简单的基于内存共享的PIR方案来实现。这项工作的关键技术贡献是相反的，即，下载成本的下限作为存储$S$的函数，这表明内存共享是信息理论上最优的。
2017-06-21 cs.CR cs.DC cs.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
Latent-variable Private Information Retrieval
在许多应用中，用户访问的内容（电影、视频、新闻文章等）可能泄露敏感的潜在属性，如宗教和政治观点、性取向、种族、性别等。为了防止这样的信息泄漏，经典PIR的目标是隐藏被访问的内容/消息的身份，这随后也隐藏了潜在属性。这种解决方案虽然是私有的，但成本太高，特别是当施加完美的（信息理论）隐私约束时。例如，对于保存$K$消息的单个数据库，当且仅当用户下载$K$消息的整个数据库时，才可能私下检索一个消息。然而，为了完美地隐藏潜在属性，可能不需要私下检索内容。出于上述动机，我们制定和研究问题的潜在变量私人信息检索（LV-PIR），其目的是让用户有效地检索出$K$消息（索引由$θ$），而不透露任何信息的潜在变量（建模由$S$）。我们专注于一个单一的数据库的实际相关的设置，并表明可以显着降低下载成本的LV-PIR（相比经典的PIR）之间的相关性$θ$和$S$的基础上。我们提出了一个通用的计划LV-PIR作为$θ$和$S$之间的统计关系的函数，也提供了新的结果的容量/下载成本的LV-PIR。文中还讨论了几个有待解决的问题和新的研究方向。
2020-05-14 cs.DB cs.IR cs.IT
Private Linear Transformation: The Joint Privacy Case
我们介绍了私有线性变换（PLT）问题。该问题包括存储$K$消息（的相同副本）的单个（或多个）远程服务器和想要通过从服务器下载最小量的信息同时保护整个$D$消息集合的隐私来计算这些消息的$D$子集的$L$线性组合的用户。该问题推广了私有信息检索和私有线性计算问题。在这项工作中，我们专注于单服务器的情况下。对于其中所需的$L$线性组合的系数矩阵生成最大距离可分离（MDS）码的设置，我们表征了容量-定义为所有参数$K, D, L$的所有可实现的下载速率的上确界。此外，我们提出的下限和/或上限的能力与非MDS系数矩阵的设置和设置与先验边信息。
2021-02-03 cs.IR cs.IT math.IT
$k$-server Byzantine-Resistant PIR Scheme with Optimal Download Rate and Optimal File Size
针对$k$台可能串通或返回错误答案的服务器上的私有信息检索问题，提出一种文件大小较小的可达方案，证明该文件大小在固定检索符号数下最小，解决了相关公开问题，且方案达到最优下载速率。
2023-05-05 cs.CR cs.IT math.IT
Necessary and Sufficient Conditions for Capacity-Achieving Private Information Retrieval with Adversarial Servers
本文提出了实现对抗服务器的容量私有信息检索的必要和充分条件，解决了如何系统化构建达到信息论上限的PIR方案的问题。
2026-01-22 cs.IT math.IT
Robust Private Information Retrieval on Coded Data
我们考虑的问题，设计PIR计划的编码数据时，某些节点是无响应的。我们提供了$ν$的建设-强大的PIR计划，可以容忍高达$ν$无响应的节点。这些计划是自适应的，普遍最优的意义上实现（渐近）最优的下载成本为任何数量的无响应节点高达$ν$。
2017-07-31 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
Private Information Retrieval from MDS Coded Data in Distributed Storage Systems
在私有信息检索（PIR）的意义上，从分布式存储系统（DSS）的数据请求的用户提供隐私的问题被认为是。DSS由$(n,k,d)$最大距离可分离（MDS）码编码，以将数据可靠地存储在不可靠的存储节点上。这些节点中的一些可以是间谍，其向第三方（例如压迫政权）报告用户正在请求哪些数据。一个信息理论的PIR计划，确保用户可以满足其请求，同时透露，间谍节点，没有信息的数据正在被请求。用户可以通过下载DSS中的所有数据来轻松实现PIR。然而，由于其高通信成本，这不是可行的解决方案。我们构造了具有低下载通信代价的PIR方案。当DSS中存在$b=1$间谍节点时，我们构造了单位请求数据的下载代价为$\frac{1}{1-R}$（$R=k/n$为码率）的PIR方案，达到了线性方案的信息论极限.所提出的方案是通用的，因为它们依赖于码率，但不依赖于代码的生成矩阵。当$b\leq n-δk$时，对于某些$δ\in \mathbb{N^+}$，我们用$cPoP = \frac{b+δk}δ$构造了线性PIR格式.
2018-03-15 cs.IT math.IT
Cache-Aided Multi-User Private Information Retrieval using PDAs
研究了基于缓存的多用户私有信息检索（MuPIR）问题。在此问题中，$N$独立文件跨$S \geq 2$非串通服务器复制。有$K$用户，每个用户都配备有可以存储$M$文件的高速缓冲存储器。每个用户都想从服务器上检索一个文件，但用户不想让任何服务器获得有关其需求的任何信息。在用户决定他们的需求之前，用户缓存被填充了文件的一些任意函数，这被称为放置阶段。在决定他们的需求后，用户合作发送查询到服务器，以私下检索他们想要的文件。在接收到查询后，服务器广播编码传输，这是它们接收到的查询和文件的函数，称为交付阶段。将查询传送到服务器会导致用户的上传成本，并且下载由服务器广播的答案会导致下载成本。为了实现缓存辅助的MuPIR方案，每个文件必须被分割成$F$数据包。在本文中，我们提出了MuPIR计划，利用放置交付阵列（PDA）的特点放置和交付。建议MuPIR计划显着降低子分组化水平，同时略有增加下载成本。该方案还大大降低了用户的上传成本。对于基于{ \it Ali-Niesen}方案的集中式编码缓存的PDA，我们证明了我们的方案在下载成本方面是顺序最优的。我们恢复了{ \it Tian et al.}作为特例我们的方案也达到了最佳速率的单用户缓存辅助PIR设置报告R。唐登
2022-12-26 cs.CR cs.IR cs.IT
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$(ε…
2020-06-04 cs.DB cs.IR cs.IT
Private Edge Computing for Linear Inference Based on Secret Sharing
我们考虑一个边缘计算场景，其中用户希望对本地私有数据和网络范围的公共矩阵执行线性计算。用户将计算卸载到位于网络边缘的边缘服务器，但不希望服务器或访问无线链路的任何其他方获得有关其数据的任何信息。我们提供了一个计划，保证信息理论的用户数据隐私对窃听者访问的边缘服务器或其相应的通信链路的数量。所提出的方案的新颖性在于利用秘密共享和部分复制来提供隐私，减轻离散服务器的影响，并允许在下载阶段进行联合波束成形，以最大限度地减少由上传、计算和下载延迟组成的整体延迟。
2020-10-19 cs.IT math.IT
Private Information Retrieval with Side Information
研究了在先验边信息存在的情况下的私有信息检索问题。问题设置包括可能在多个服务器上复制的$K$独立消息的数据库，以及需要检索其中一个消息的用户。此外，用户具有$M$消息子集形式的某些先前辅助信息，其不包含期望的消息并且不为服务器所知。这个问题的动机是实际的设置，其中用户可以从其他用户机会主义地获得边信息，或者先前使用经典的PIR方案下载了一些消息。用户的目标是在不暴露其身份的情况下检索所需的消息，同时最大限度地减少从服务器下载的数据量。我们专注于实现信息理论的隐私在两种情况下：（i）用户希望共同保护其需求和边信息;（ii）用户希望只保护有关其需求的信息，但不是边信息。为了强调辅助信息的作用，我们首先关注单个服务器（单个数据库）的情况。在第一种情况下，我们证明了最小下载成本是$K-M$消息，在第二种情况下，它是$\lceil \frac{K}{M+1}\rceil$消息，这应该是比较$K$消息，在没有边信息的情况下的最小下载成本。然后，我们扩展我们的一些结果的情况下，数据库复制在多个服务器上。我们的证明技术涉及PIR与边信息的索引编码问题。我们利用这种连接来证明相反的结果，以及设计可并行性计划。
2017-09-01 cs.CR cs.IT math.IT
Multi-Message Private Information Retrieval using Product-Matrix MSR and MBR Codes
多消息私有信息检索（MPIR）是PIR的一个有趣的变体，其允许用户从数据库下载多个消息而不泄露所需消息的身份。显然，用户可以重复使用单消息PIR方案，但我们希望有一种更有效的方法来降低下载成本。在文献[1]中，Banawan和Ukulus研究了具有复制数据库的多消息PIR问题。在本文中，我们考虑多消息PIR计划，其中数据库存储使用最小存储再生（MSR）或最小带宽再生（MBR）代码，这是类最佳再生代码提供有效的修复时，系统中的一个节点发生故障。本文分析了存贮、检索和修理费用之间的关系，并给出了利用文献[2]中的MSR和MBR码的显式方案，它们都能达到最佳的折衷曲线。据我们所知，我们的工作是第一个探索多消息PIR与编码数据库。
2018-08-06 cs.IT math.IT
Private Read Update Write (PRUW) in Federated Submodel Learning (FSL): Communication Efficient Schemes With and Without Sparsification
我们研究了与私有联邦子模型学习（FSL）相关的私有读更新写（PRUW）问题，其中机器学习模型根据用于训练模型的不同类型的数据被划分为多个子模型。在PRUW中，每个用户在读取阶段下载所需的子模型而不显示其索引，并在写入阶段上传子模型的更新而不显示子模型索引或更新的值。在这项工作中，我们首先提供了一个基本的通信效率PRUW计划，并研究通过稀疏化进一步降低通信成本的手段。梯度稀疏化是学习应用中广泛使用的概念，其中仅下载和更新选定的一组参数，这显著降低了通信成本。在本文中，我们研究如何稀疏化的概念可以被纳入私人FSL的目标是降低通信成本，同时保证信息理论的隐私更新的子模型索引以及更新的值。为此，我们介绍了两种方案：PRUW与顶部$r$稀疏和PRUW与随机稀疏。前者仅在服务器和用户之间传送最重要的参数/更新，而后者传送随机选择的参数/更新集。这两个建议的计划引入了新的技术，如参数/更新（噪声）置换处理的额外来源的信息泄漏在PRUW所造成的稀疏化。这两种方案的结果显着降低通信成本相比，基本（非稀疏）PRUW计划。
2022-09-09 cs.CR cs.IT cs.NI
The Capacity of Symmetric Private Information Retrieval
私有信息检索（PIR）是尽可能有效地从$N$非通信复制数据库（每个数据库保存所有$K$消息）中检索$K$消息之一，同时对每个单独的数据库保持所需消息索引的身份保密的问题。对称PIR（SPIR）是PIR的一般化，包括除了期望的消息之外，用户不了解其他$K-1$消息的要求。SPIR的信息理论容量（相当于最小下载成本的倒数）是每比特下载信息可以私下检索的所需信息的最大比特数。我们表明，SPIR的能力是$1-1/N$消息$K$的数量无关，如果数据库有机会共同的随机性（不提供给用户），这是独立的消息，在金额是至少$1/(N-1)$位每个所需的消息位，否则为零。对SPIR的容量域和有限长SPIR的容量进行了扩展。
2017-07-15 cs.CR cs.IR cs.IT
Multi-Message Private Information Retrieval: Capacity Results and Near-Optimal Schemes
研究了$N$非通信复制数据库中多消息私有信息检索（MPIR）问题。在MPIR中，用户感兴趣的是从$M$存储的消息中检索$P$消息，而不泄漏检索到的消息的身份。MPIR $C_s^P$的信息理论总容量是每个下载符号可以私下检索的所需消息符号的最大数量。对于$P \geq \frac{M}{2}$的情况，我们将MPIR的确切容量和确定为$C_s^P=\frac{1}{1+\frac{M-P}{PN}}$。在这种情况下，可实现的方案是基于下载所有消息的MDS编码混合物。对于$P \leq \frac{M}{2}$，我们开发了所有$M,P,N$的上下界。如果消息的总数$M$是期望消息的数目$P$的整数倍，即，$\frac{M}{P} \in \mathbb{N}$。在这种情况下，是$C_s^P=\frac{1-\frac{1}{N}}{1-(\frac{1}{N})^{M/P}}$。在这种情况下，可实现的方案将单消息容量实现方案推广为每轮下载具有不平衡的阶段数。对于所有其余情况，下限和上限之间的差至多为$0.0082$，这发生在$M=5$、$P=2$、$N=2$。我们的研究结果表明，联合检索所需的消息是更有效的比连续使用单消息检索计划。
2017-02-06 cs.CR cs.IR cs.IT
Multi-Message Private Information Retrieval: A Scalar Linear Solution
近年来，多消息私有信息检索（MPIR）问题受到了研究界的极大关注。在该问题中，用户想要在最大化下载速率的同时，从$N$远程服务器上存储有相同副本的$K$消息中私下检索$D$消息。MPIR方案可以在许多实际场景中找到应用，并且可以用作私有计算和私有机器学习应用的重要构建块。MPIR的现有解决方案需要很大程度的子分组化，这可能导致大开销、高复杂度，并且对系统参数施加约束。这些因素会限制现有解决方案的实际应用。在本文中，我们提出了一种设计标量线性MPIR计划的方法。此类方案很容易在实际系统中实现，因为它们不需要将消息划分为较小尺寸的子消息，并且不对消息的最小所需尺寸施加任何限制。专注于$N=D+1$的情况下，我们表明，当$D$除以$K$，我们的计划达到的容量，其中的容量被定义为最大可实现的下载速率。当可分性条件不成立时，我们的方案的性能是相同的，或在一个小的添加剂余量相比，最知名的方案，需要高度的子分组化。
2022-08-28 cs.IT math.IT
Private Computation with Individual and Joint Privacy
研究了边信息存在下的单服务器私有计算问题。在此问题中，存在一个存储$K$ i.i.d.的服务器。消息，以及具有$M$未编码消息的子集或它们的编码线性组合作为边信息的用户，其中这些消息的身份对于服务器是未知的。用户想要私下计算（通过从服务器下载信息）$D$其他消息的子集的线性组合，其中这些消息的身份必须单独地或共同地保持私密。对于每种设置，我们将容量定义为所有可实现的下载速率的上确界。我们的特点与编码和未编码的SI PC的能力时，需要个人隐私，所有$K, M, D$。我们的研究结果表明，这两种设置具有相同的容量。此外，我们建立了一个非平凡的下限与编码SI的PC的容量时，联合隐私是必需的，一系列的参数$K, M, D$。这个下限是相同的下限，我们以前建立的PC与未编码的SI时，需要联合隐私的容量。
2020-01-19 cs.IT math.IT
XOR-Based Codes for Private Information Retrieval with Private Side Information
我们考虑的问题，私人信息检索与私人侧信息（PIR-PSI），其中用户想要检索一个文件从基于复制的非串通数据库，通过使用存储在数据库中的文件的一个子集的先验知识。PIR-PSI框架确保需求和边信息的隐私被共同保护，从而在必须跨不同时刻下载多个文件时找到潜在的应用。虽然PIR-PSI设置的容量是已知的，但是我们观察到，实现代码构造的基本容量使用最大距离可分离（MDS）代码，从而在检索需求时导致高计算复杂性。针对基于MDS的PIR-PSI代码的这一缺点，我们提出了基于XOR的PIR-PSI代码，用于在用户处的两个非勾结数据库和两个侧信息文件的简单而非平凡的设置。虽然我们的代码提供了实质性的减少，在复杂性相比，MDS为基础的代码，码率略有下降的能力不足的PIR-PSI设置。尽管如此，我们表明，我们的码率是严格高于XOR为基础的代码PIR没有边信息，从而意味着我们的代码可以是有用的，当下载多个文件在一个顺序的方式，而不是应用XOR为基础的PIR代码在每个文件。
2021-05-17 cs.IT math.IT
Communication Cost of Two-Database Symmetric Private Information Retrieval: A Conditional Disclosure of Multiple Secrets Perspective
我们考虑了两个数据库对称私有信息检索（SPIR）的总通信成本（上传加下载），通过其关系到有条件的秘密披露（CDS）。在SPIR中，用户希望从来自$N$非共谋和复制数据库的$K$消息中检索消息，而无需了解检索到的消息之外的任何内容，同时没有单独的数据库学习检索到的消息索引。在CDS中，当且仅当双方的输入满足公共确定性函数时，双方都持有一个单独的输入并共享一个共同的秘密，希望以有效的方式向外部方公开这个秘密。作为CDS的自然扩展，我们引入了多秘密的条件披露（CDMS），其中两方共享多个i.i.d.~而不是像CDS中那样的单个公共秘密。我们表明，一个特殊的配置CDMS相当于两个数据库SPIR。受这种等价性的启发，我们设计了下载成本有效的SPIR方案，使用二分图表示的CDS和CDMS，并确定确切的最小总通信成本的$N=2$数据库SPIR的$K=3$消息。
2022-01-28 cs.CR cs.DB cs.IT
The Capacity of Robust Private Information Retrieval with Colluding Databases
私有信息检索（PIR）是尽可能有效地从$N$非通信复制数据库（每个数据库保存所有$K$消息）中检索$K$消息之一，同时对每个单独的数据库保持所需消息索引的身份保密的问题。PIR的信息理论容量（等效地，最小下载成本的倒数）是每比特下载信息可以被私有地检索的期望信息的最大比特数。$T$ -私有PIR是PIR的一种概括，包括这样的要求：即使$N$数据库中的任何$T$相互勾结，检索到的消息的身份对它们来说仍然是完全未知的。鲁棒PIR是另一种概括，指的是我们有$M \geq N$数据库的场景，其中任何$M - N$都可能无法响应。对于$K$消息和$M\geq N$数据库，其中至少有一些$N$必须响应，我们表明，$T$ -私人和强大的PIR的能力是$\left(1+T/N+T^2/N^2+\cdots+T^{K-1}/N^{K-1}\right)^{-1}$。结果包括作为特殊情况下的能力PIR没有鲁棒性（$M=N$）或$T$隐私约束（$T=1$）。
2016-05-02 cs.CR cs.IR cs.IT
Private Linear Transformation: The Individual Privacy Case
本文研究了具有个人隐私要求的单服务器私有线性变换问题。在该问题中，存在希望获得属于存储在单个服务器上的$K$消息的数据集的消息的$D$子集的$L$线性组合的用户。目标是最小化下载成本，同时保持计算所需的每个消息的身份单独私有。个人隐私要求意味着，从服务器的角度来看，每个消息都同样可能属于$D$ -构成所需线性组合的支持集的消息子集。我们专注于设置中所需的线性组合的系数矩阵是一个最大距离可分离码的生成矩阵。我们建立上下限的容量PLT与个人隐私，其中的容量被定义为所有可实现的下载速率的上确界。我们表明，我们的界限是紧在一定的整除条件下。此外，我们提出了下界的设置，其中用户有一个先验侧信息的一个子集的消息的能力。
2021-02-05 cs.IR cs.IT math.IT
Distributed Optimization with Feasible Set Privacy
本文针对两个智能体在不泄露各自可行集的情况下联合求解约束优化问题，提出基于SPIR的隐私检查方案并提取ThPSI协议，相比先求私有集合交集再寻优的方法，能以高概率实现更少信息泄露和更低下载代价。
2023-12-04 cs.CR cs.IT cs.NI
Improved Storage for Efficient Private Information Retrieval
本文研究了从$N$ \emph{storage-constrained}数据库中进行私有信息检索的问题。在该问题中，用户希望从$M$消息（大小为$L$）中检索单个消息，而不向各个数据库泄露关于消息的身份的任何信息。每个数据库存储$μML$符号，即，整个文库的$μ$部分，其中$\frac{1}{N} \leq μ\leq 1$ .我们的目标是表征存储成本（由$μ$捕获）和归一化下载成本（$D/L$）的最佳折衷曲线。我们表明，下载成本可以降低采用混合存储方案，结合\emph{MDS coding}的想法与\emph{uncoded partial replication}的想法。当没有编码时，我们的方案减少到Attia-Kumar-Tandon存储方案，这是最初由Maddah-Ali-Niesen在缓存问题的上下文中引入的，当没有未编码的部分复制时，我们的方案减少到Banawan-Ulukus存储方案;一般来说，我们的方案优于两者。
2019-08-29 cs.CR cs.DB cs.IT
Private Information Retrieval from Heterogeneous Uncoded Storage Constrained Databases with Reduced Sub-Messages
我们提出了能力实现计划的私人信息检索（PIR）从未编码的数据库（DB）的同质和异构的存储约束。在PIR设置中，用户查询一组DB以私下下载消息，其中隐私意味着没有一个DB可以推断出用户想要哪个消息。一般来说，PIR方案由存储放置和交付设计组成。以前的作品已经得出的容量，或下确界下载成本，PIR与未编码的存储布局和存储布局设计，以满足容量的充分条件。然而，目前提出的存储布局设计需要将每个消息分割成相对于DB数量的指数数量的子消息。在这项工作中，当数据库具有相同的存储约束，我们提出了两个简单的存储布局设计，满足容量条件。然后，对于更一般的异构存储约束，我们将存储布局设计过程转化为“填充问题”。我们设计了一个迭代算法来解决填充问题，在每次迭代中，消息被划分为子消息，并存储在数据库的子集。我们提出的所有存储布局设计都要求每条消息的子消息数量最多等于DB的数量。
2019-10-16 cs.IT math.IT
HetDAPAC: Leveraging Attribute Heterogeneity in Distributed Attribute-Based Private Access Control
University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）
针对DAPAC隐私约束过严导致速率受限的问题，提出HetDAPAC框架，将部分非敏感属性验证卸载到中央服务器，先实现速率提升至1/(K+1)，再提出平衡下载方案，在平衡每服务器下载的同时达到(D+1)/(2KD)的速率。
2025-11-14 cs.CR cs.DB cs.IT
Private Information Retrieval using Product-Matrix Minimum Storage Regenerating Codes
私有信息检索（PIR）方案允许用户从服务器检索记录，而不泄露关于正在下载的记录的任何信息。在本文中，我们认为PIR计划的数据库存储使用最小存储再生（MSR）代码，这是一类最佳的再生代码提供有效的修复时，系统中发生的节点故障。我们分析了隐私、存储和修复成本之间的关系，并构造了一个显式PIR方案，该方案使用[3]中的MSR码来实现权衡的最优曲线。
2018-05-18 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
The Capacity of Multi-round Private Information Retrieval from Byzantine Databases
在这项工作中，我们调查的能力，私人信息检索（PIR）从$N$复制的数据库，其中的一个子集的数据库是不可信的（拜占庭）在他们的答案的用户的查询。我们允许多轮查询，并证明拜占庭数据库的身份可以确定一个小的额外的下载成本。结果表明，当拜占庭数据库的数目小于可信数据库的数目时，多轮拜占庭数据库PIR（BPIR）的容量达到了鲁棒PIR问题的容量。
2019-01-21 cs.IT math.IT
Multi-Party Private Set Intersection: An Information-Theoretic Approach
研究了多方私有集的交集问题。在MP-PSI中，存在$M$方，每个方在$N_i$复制和非共谋数据库上存储数据集$\mathcal{p}_i$，并且我们希望计算数据集$\cap_{i=1}^M \mathcal{p}_i$的交集，而不向任何一方泄漏集合交集之外的任何信息。我们考虑一个特定的通信协议，其中一方，称为领导者党，发起的MP-PSI协议发送查询，其余各方被称为客户端。客户端不允许相互通信。我们提出了一个信息理论的计划，私下计算的交集$\cap_{i=1}^M \mathcal{p}_i$与$D = \min_{t \in \{1, \cdots, M\}} \sum_{i \in \{1, \cdots M\}\setminus {t}} \left\lceil \frac{|\mathcal{p}_t|N_i}{N_i-1}\right\rceil$的下载成本。类似于2方PSI问题，我们的计划建立在PSI问题和多消息对称私有信息检索（MM-SPIR）问题之间的联系。我们的计划是一个非平凡的推广2方PSI计划，因为它需要一个复杂的设计共享的共同随机性。有趣的是，在下载成本方面，我们的计划不会招致任何惩罚，由于更严格的隐私限制的MP-PSI问题相比，2方PSI问题。
2020-08-17 cs.CR cs.DB cs.IT
A New Approach to Harnessing Side Information in Multi-Server Private Information Retrieval
针对多服务器带辅助信息的PIR现有方案子分组化程度高、速率受限的问题，提出基于随机算法确定子分组线性组合的非对称方案，实现更高下载速率且子分组化与服务器数线性相关，推翻了此前的速率逆界结论。
2024-01-29 cs.IT math.IT
On the Leaky Private Information Retrieval with Side Information
Huawei Singapore Research Center（华为新加坡研究中心）；University of Bergen（卑尔根大学）
本文提出了一种统一的概率框架，用于在ε-差分隐私变体下设计具有侧信息的泄露隐私信息检索方案，并推导了下载成本的上界，揭示了泄露隐私与效用之间的权衡。
2026-01-19 cs.IT math.IT
Single-Server Private Linear Transformation: The Joint Privacy Case
Texas A&M University（德州农工大学）
本文介绍了私有线性变换（PLT）问题，它是私有信息检索和私有线性计算问题的推广。PLT问题包括存储$K$消息（的相同副本）的一个或多个远程服务器和想要计算消息的$D$子集的$L$独立线性组合的用户。用户的目标是通过从服务器下载最小可能量的信息来执行计算，同时保护计算所需的$D$消息的身份。在这项工作中，我们专注于单服务器设置的PLT问题时，计算所需的$D$消息的身份必须共同保护。我们考虑两种不同的模型，这取决于所需的$L$线性组合的系数矩阵是否生成最大距离可分离（MDS）码。我们证明了这两种模式的容量是由$L/(K-D+L)$，其中的容量被定义为所有可实现的下载速率的上确界。我们的逆证明是基于线性代数和信息理论的参数，建立PLT计划和线性码之间的连接。我们还提出了一个可扩展性计划正在考虑的每个模型。
2021-06-10 cs.IR cs.IT cs.LG
Private Information Retrieval with Private Coded Side Information: The Multi-Server Case
本文研究了多服务器环境下带私有编码边信息的私有信息检索问题。在该问题中，存在$K$消息的数据库，其副本在$N$服务器之间复制，并且存在知道数据库中的$M$消息的随机子集的随机线性组合作为边信息的用户。用户希望从服务器下载一个消息，同时保护请求消息和形成辅助信息的消息的身份。我们假设服务器预先知道形成用户的边信息的消息的数量，而这些消息的索引及其在边信息中的系数对于任何服务器都是先验未知的。我们的目标是表征（或推导出其下限）容量，即，最大可实现的下载速率，用于以下两种设置。在第一设置中，形成用户可用作辅助信息的线性组合的消息集合不包括用户所要求的消息。对于此设置，我们证明容量等于$\left(1+{1}/{N}+\dots+{1}/{N^{K-M-1}}\right)^{-1}$。在第二设置中，需求消息作为辅助信息贡献于用户可用的线性组合，即，请求消息是形成用户侧信息的消息之一。对于这种设置，我们表明，容量是由$\left(1+{1}/{N}+\dots+{1}/{N^{K-M}}\right)^{-1}$下界。所提出的可验证性方案和证明技术利用了我们最近提出的单服务器PIR-PCSI问题的方法以及Sun和Jafar提出的多服务器私有计算问题的技术。
2019-06-26 cs.IT math.IT
Pliable Private Information Retrieval
我们制定了一个新的变种的私人信息检索（PIR）问题，其中用户是柔韧的，即，对来自可用数据集的期望子集的任何消息感兴趣，表示为柔性私有信息检索（PPIR）。我们考虑一个设置，其中数据集组成的$f$消息复制在$n$ noncoluding数据库和分类到$Γ$类。对于该设置，用户希望从多个期望的类中检索任何$λ\geq 1$消息，即，$η\geq 1$，同时不向数据库揭示关于所需类的标识的信息。我们把这个问题称为多消息PPIR（M-PPIR），并引入单消息PPIR（PPIR）问题作为M-PPIR的一个基本特例。我们首先推导出M-PPIR速率的逆界，该速率被定义为所需信息量和下载信息总量的比率，然后是相应的可实现的方案。因此，我们表明，PPIR容量，即，对于$n$非共谋数据库，最大可实现的PPIR速率与具有$n$数据库和$Γ$消息的PIR的容量相匹配。因此，实现灵活性，即，柔韧性，其中隐私只保证类，而不是在经典PIR中的消息，允许权衡隐私与下载速率。一个类似的见解是持有的一般情况下的M-PPIR。
2022-06-12 cs.IR cs.IT math.IT
On the Capacity of Quantum Private Information Retrieval from MDS-Coded and Colluding Servers
在量子私有信息检索（QPIR）中，用户通过下载量子系统从多个服务器检索经典文件，而不泄露文件的身份。QPIR容量是检索到的文件大小与总下载大小的最大可实现比率。本文首次研究了MDS编码和合谋服务器的QPIR容量。定义了两类QPIR，称为稳定QPIR和量纲平方QPIR，它们是由经典强线性PIR导出的，并导出了相关的QPIR容量。对于非共谋的情况，当文件的数量达到无穷大时，导出一般QPIR容量。一个一般性的声明与编码和串通服务器的QPIR的逆界推导出的能力稳定QPIR和维数平方QPIR诱导从任何类的PIR是上界的两倍经典容量的相应的PIR类。所提出的容量实现方案结合了Freij-Hollanti等人的星积方案和Song等人的稳定器QPIR方案，采用（弱）自对偶Reed-Solomon码。
2021-11-08 cs.IR cs.IT math.IT
