融合TEE-MOPRF的多方隐私集合求交方案

李国刚; 林德杭; 李大为

doi:10.13682/j.issn.2095-6533.2026.03.007

西安邮电大学学报 ›› 2026, Vol. 31 ›› Issue (03) : 67 -76. DOI: 10.13682/j.issn.2095-6533.2026.03.007

融合TEE-MOPRF的多方隐私集合求交方案

李国刚, 林德杭, 李大为

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摘要

针对互不信任的各个参与方计算集合交集时面临的计算效率和隐私安全平衡的问题，提出一种融合可信执行环境(Trusted Execution Environment, TEE)和多方不经意伪随机函数(Multi-Party Oblivious Pseudorandom Function, MOPRF)的多方隐私集合求交方案。通过星形网络将复杂多方计算分解为多个双方交互，利用零共享机制降低密码学开销，并借助TEE的硬件隔离能力完成不经意伪随机函数(Oblivious Pseudorandom Function, OPRF)的盲化处理，从而避免大量的密码学操作并快速完成MOPRF。求交阶段使用不经意键值对进行高效集合求交，凭借TEE的隔离能力确保参与方仅能获取最终结果。安全性分析表明，该方案满足半诚实模型下的安全要求，并分析了TEE现实部署下的安全威胁。性能及实验分析结果表明，该方案在保持线性计算复杂度的同时，将多方交互压缩至3轮，整体运行耗时相较于同类代表性方案缩减了约30%,在计算效率与隐私保护之间达到良好平衡。