隐私计算实训营学习五：隐语PSI介绍及开发指南 互联网开发及应用

一、 引言：当隐私计算遇见互联网开发

在数据价值日益凸显的今天，如何在保障数据隐私和安全的前提下，实现跨机构、跨平台的数据协作与价值挖掘，已成为互联网行业发展的关键瓶颈。隐私计算技术，特别是隐私集合求交（Private Set Intersection, PSI），为解决这一难题提供了强大的技术工具。作为隐私计算领域的明星应用，PSI允许两个或多个参与方在不泄露各自原始数据集的前提下，计算得出它们共同拥有的数据交集。隐语框架作为国内领先的隐私计算开源平台，其内置的PSI模块为互联网开发者提供了高效、安全、易用的实现方案。

二、 隐语PSI核心技术介绍

隐语框架中的PSI实现，综合运用了多种密码学前沿技术，在性能、安全性与易用性之间取得了良好平衡。

1. 基础原理与协议：

• 基于公钥密码学的PSI：早期方案利用公钥加密的同态性或盲化技术，安全性高但计算和通信开销较大。

• 基于不经意传输（OT）的PSI：这是当前高性能PSI的主流范式。隐语优化实现的OT扩展技术，能将大量耗时的公钥操作转换为高效的基本OT和对称加密操作，极大地提升了效率，使其能够处理亿级甚至十亿级的数据规模。

• 基于布隆过滤器（BF）或哈希的PSI：适用于对隐私要求相对宽松或需要极高性能的场景，通过数据哈希化和过滤器的交互来近似或精确计算交集。

1. 隐语PSI的核心特性：

• 高安全性：支持半诚实安全模型，确保任何一方都无法获取超出协议规定（即最终交集）以外的对方数据信息。

• 高性能与可扩展性：通过算法优化、并行计算和通信压缩，能够应对海量数据的求交需求。

• 多功能性：不仅支持基本的交集计算，还扩展支持带关联数据的PSI（例如，在找到共同用户ID的获取己方关联的用户画像数据），以及不平衡PSI（双方数据量差异巨大时的优化方案）。

• 易用性与可集成性：提供Python为主的友好API，封装了复杂的分布式通信和密码学协议细节，开发者可以像调用普通函数一样使用PSI能力。

三、 隐语PSI开发指南

在互联网应用开发中集成隐语PSI，通常遵循以下步骤：

1. 环境搭建与安装：
`bash
# 推荐使用conda或venv创建虚拟环境

pip install -U secretflow
# 验证安装

python -c "import secretflow as sf; print(sf.version)"
`

2. 核心API与编程模型：
隐语采用多方安全计算（MPC） 的编程范式。开发者需要先定义一个虚拟的“集群”，明确参与方的角色（如alice, bob）。

`python
import secretflow as sf
# 初始化仿真环境（生产环境需配置真实网络）

sf.init(['alice', 'bob'], address='local')
alice = sf.PYU('alice') # 参与方Alice的计算设备
bob = sf.PYU('bob') # 参与方Bob的计算设备

# 各方加载自己的数据（示例）

import pandas as pd
dfalice = pd.DataFrame({'id': [1,2,3,4,5], 'featurea': [...]})
dfbob = pd.DataFrame({'id': [3,4,5,6,7], 'featureb': [...]})

# 将数据放置到各自的“设备”上

vdfalice = alice(lambda df: df)(dfalice)
vdfbob = bob(lambda df: df)(dfbob)
`

3. 执行PSI计算：
`python
from secretflow.security.aggregation import PSIAggregator

# 1. 基础PSI（仅求交ID）

psi_agg = PSIAggregator(alice, bob)
# 求交，结果以各方视角的索引形式返回

idsalice, idsbob = psiagg.on(['id'], [vdfalice, vdf_bob])
# 各方根据索引取出自己的交集数据

intersectionalice = alice(lambda df, idx: df.iloc[idx])(vdfalice, idsalice)
# ... bob同理

# 2. 带关联数据的PSI（求交后同时获取己方其他列）

通过reveal_to参数指定结果返回给谁（如都返回给alice，或各自返回）

result = psiagg.on(
[['id'], ['id']], # 双方用于求交的键
[vdfalice, vdfbob],
revealto='alice', # 结果只揭示给alice
broadcast_result=True # alice可以将结果（如交集ID列表）分享给bob
)
# 此时result在alice端，包含了交集的完整信息（来自双方的数据）

`

1. 调试与性能调优：

• 仿真调试：利用sf.init的本地仿真模式，快速验证业务逻辑。

• 生产部署：需要配置真实的SPU（安全处理单元）运行时，设置各参与方的网络地址、证书等。

• 参数调优：对于超大数据集，可调整协议参数（如OT扩展的批量大小）、启用压缩、优化网络带宽，或考虑使用不平衡PSI协议。

四、 互联网开发典型应用场景

1. 精准营销与广告投放：

• 场景：媒体平台（拥有用户浏览行为）与广告主（拥有高价值客户列表）希望在不交换原始名单的情况下，找到平台上的潜在目标客户进行广告触达。

• 实现：双方通过PSI计算共同用户ID交集，广告主获得在媒体平台上的目标用户标识（如加密ID），媒体平台则可在保护用户隐私的前提下，完成精准的广告推送。

1. 金融风控与黑名单共享：

• 场景：多家金融机构希望联合构建反欺诈黑名单，但受法规限制，不能直接共享客户敏感信息。

• 实现：各机构将己方疑似欺诈用户ID（经匿名化处理）通过PSI进行多方安全求交。每家机构都能知道哪些用户出现在其他机构的黑名单中，从而提升自身风控能力，且整个过程不泄露非交集用户的信息。

1. 跨平台用户画像融合与推荐：

• 场景：电商平台（拥有用户购买记录）与内容平台（拥有用户兴趣标签）合作，希望为用户提供更精准的“内容+商品”推荐。

• 实现：通过带关联数据的PSI，在确认共同用户的基础上，双方可以安全地交换经过加密或处理的、与交集用户相关的特征标签（如“购买力分档”、“兴趣类别”），从而在各自平台内构建更立体的用户画像，优化推荐算法，而原始数据不离域。

1. 政务数据开放与联合统计：

• 场景：卫健委与社保局需要统计同时患有特定疾病并享受某种医保政策的人口数量，但不能直接交换公民个人健康与社保记录。

• 实现：双方利用PSI计算交集ID数量（统计型PSI），甚至可以进行交集后群体的联合统计分析（如平均医疗费用），结果仅为聚合统计值，有效保护了公民个人隐私。

五、 与展望

隐语PSI为互联网开发者打开了一扇安全数据协作的大门。通过将复杂的密码学协议封装为简洁的API，它显著降低了隐私计算技术的应用门槛。在实际开发中，开发者需要结合具体业务场景（数据规模、网络条件、隐私要求）选择合适的PSI协议和参数。

随着隐私计算技术的不断成熟和标准化的推进，PSI将与联邦学习、安全多方计算更深度地融合，成为互联网数据基础设施中不可或缺的一环。掌握隐语PSI的开发与应用，不仅是当前解决数据孤岛、实现合规流通的利器，更是为构建下一代信任互联网、挖掘数据要素价值储备核心能力的关键一步。