초록
비밀 매칭(Private Matching)은 각기 다른 두 참여자가 가진 데이타의 교집합을 구하는 문제이다. 이때 각 참여자는 교집합은 공유하되 그 이상의 정보는 감춰지기를 원한다. 2004년 Freedman 등[1]은 한 참여자만 비밀 매칭을 얻는 방법을 제안하였다. 경쟁관계의 회사와 같이 프로토콜 참여자가 동시에 Private Matching을 얻고자 하는 경우에는 Kissner와 Song[2]이 제안한 다자간의 교집합 계산 방법을 고려할 수 있다. 우리는 Kissner와 Song의 다항식 덧셈에 의한 교집합 계산 방법에 상당히 신뢰할 수 있는 제3자(Semi-Trusted Third Party)를 도입하여, 보다 효율적으로 비밀 매칭을 구할 수 있는 방법을 제안한다. 한편, STTP의 저장능력을 활용할 경우 프로토콜을 다시 시작하지 않고도 비밀 매칭을 업데이트 할 수 있는 방법 또한 제공한다.
Private Matching is the problem of computing the intersection of private datasets of two parties without revealing their own datasets. Freedman et al.[1] introduced a solution for the problem, where only one party gets private matching. When both parties want to get private matching simultaneously, we can consider the use of Kissner and Song[2]'s method which is a privacy-preserving set intersection with group decryption in multi-party case. In this paper we propose new protocols for fair private matching. Instead of group decryption we introduce a Semi-Trusted Third Party for fairness. We also propose an update procedure without restarting the PM protocol.
