隐私集合交集计算技术报告主要聚焦于PSI（Private Set Intersection）协议的研究与总结，涉及的技术分类包括基于多项式的PSI、基于混乱电路的PSI和基于不经意传输的PSI。本报告内容涵盖了PSI的基本概念、应用场景、与安全多方计算的关系以及相关研究成果。
隐私集合交集（PSI）协议允许两个或多个参与方各自拥有一个私密数据集，并在不泄露各自数据的前提下，计算出这些数据集的交集。这一协议在数据隐私保护领域具有重要地位，尤其是在医疗、金融、社交网络等涉及敏感数据的场景中有着广泛的应用。
PSI的基本定义涉及两个角色：客户端（C）和服务器端（S）。客户端持有私密数据集X，服务器端持有私密数据集Y。PSI的目标是在保密各自数据的前提下，计算出X和Y的交集Z，并确保最终只有客户端C得到Z，而服务器端S无法得知Z的具体内容。
在具体需求场景中，例如社交网络，平台可能需要确定两个用户之间是否有共同的朋友，但同时必须保护用户隐私。通过PSI协议，即使平台拥有用户的完整关系图，也无法获得任何个体用户的私人信息。
PSI与安全多方计算（SMC）紧密相关。SMC是使多个参与方能够在保护各自输入私密性的条件下共同计算某个函数的值。PSI可以被视为SMC的一个特例，其中被计算的函数输出为数据集的交集。
国外对于PSI技术的关注度较高，不断有新的研究成果和进展。从2004年至2017年间，相关的研究论文不断涌现，表明了国际上对该技术领域的重视。
目前，主要的PSI协议可以分为基于公钥加密的PSI和基于不经意传输的PSI两大类。其中，基于公钥加密的PSI方法主要利用了同态加密技术，将集合元素进行公钥加密，再在密文上执行多项式相关的操作。这一方法的具体过程包括将数据集表示为多项式的根，计算多项式系数并进行同态加密，然后发送给服务器端。服务器端在接收到密文系数后，将执行解密和交集计算。
另一种主流的PSI协议基于不经意多项式，该协议通过将集合元素转换为多项式形式，利用插值法来求得多项式的系数，随后通过加密操作保护这些系数，最后通过特定的计算步骤得到最终交集。
基于混乱电路的PSI协议属于另一种技术路线。此类协议通常采用姚氏混乱电路方法（garble circuit），这是一种将逻辑电路转换为由加密门构成的电路的技术，可以确保在计算过程中，参与者无法获取输入以外的任何信息。
报告中也提到了一些特定的研究成果，比如“Linear-Complexity Private Set Intersection Protocols Secure in Malicious Model”提出了在恶意模型下具有线性复杂度的PSI协议。“Improved private set intersection against malicious”提出了对恶意攻击者具有抵抗能力的PSI改进方法。
总结来说，隐私集合交集计算技术是一项在数据隐私保护领域具有重要意义的技术，它通过各种加密方法实现数据集的隐私交集计算，为保护用户隐私提供了强有力的技术支持。随着技术的不断进步，未来在PSI领域必将产生更多高效、安全的协议，推动隐私保护技术的发展。
