一种高效的关于两方集合并-交集基数的隐私计算方法
隐私计算技术逐步从理论设想发展为可应用的实践技术，两方集合并交集基数的隐私计算（Private Set Union/Private Set Intersection Cardinality, PSU/PSI-CA）问题是隐私算领域中一类基础又重要的问题。当前解决这一问题的相关协议在使用场景、可用性、具体效率上都有着许多不足。
例如，Dong-Loukides 协议离线计算开销较大，不适用于数据集频繁更新的场景。此外由于它在在线阶段只能串行执行，因此在广域网设置下执行时间较长。
为了解决 Dong-Loukides 协议总体计算开销较大且广域网设置下执行时间长的问题，本文基于离线-在线（offline-online）框架提出一种新协议，并给出了新协议在半诚实模型下的基于模拟的安全性证明。该协议的在线通信轮数为常数轮，且计算开销几乎为零。
在本文进行的与 Dong-Loukides 的 PSU-CA 协议的对比实验中，我们分别选定了 103, 104, 105 量级的输入数据，在局域网环境下，结果显示新协议的总耗时相对于 Dong-Loukides 协议的总耗时分别为 20.4%，12.4%，9.3%。
本文的主要贡献在于：
1. 提出了基于离线-在线框架的新协议，该协议可以大幅度减少在线计算开销，并提高协议的计算效率。
2. 给出了新协议在半诚实模型下的基于模拟的安全性证明，证明了新协议的安全性和可靠性。
3. 通过实验比较，结果显示新协议的总耗时相对于 Dong-Loukides 协议的总耗时有明显的优势。
隐私计算技术的发展对隐私保护和数据安全产生了深远的影响。本文的工作对隐私计算技术的发展和应用产生了重要的贡献。
关键词：隐私计算、布隆过滤器、预计算不经意传输、同态加密
隐私计算技术的发展对隐私保护和数据安全产生了深远的影响。隐私计算技术可以保护个人隐私和数据安全，避免隐私泄露和数据篡改。两方集合并交集基数的隐私计算问题是隐私算领域中一类基础又重要的问题，解决这个问题可以大幅度提高数据安全和隐私保护的水平。
本文的工作对隐私计算技术的发展和应用产生了重要的贡献。本文提出的新协议可以大幅度减少在线计算开销，并提高协议的计算效率。新协议的安全性和可靠性也得到了证明。实验结果显示新协议的总耗时相对于 Dong-Loukides 协议的总耗时有明显的优势。
本文的研究结果对隐私计算技术的发展和应用产生了重要的影响，对隐私保护和数据安全的水平也产生了深远的影响。
