近日，哈尔滨工业大学（深圳）信息学部蒋琳教授课题组2022级硕士生庄杰航作为第一作者的学术论文《HSSCOA: Constant-Round Secure Collaborative Analytics on Secret-Shared Database》被国际权威学术期刊《IEEE Transactions on Services Computing》接收。蒋琳教授为第一通讯作者，哈尔滨工业大学（深圳）为第一完成单位。
期刊简介：《IEEE Transactions on Services Computing》为中国计算机学会推荐A类国际学术期刊（CCF A），在JCR分区中位于1区，中科院分区中为计算机科学大类2区，2024-2025年最新影响因子为5.8。
论文简介：面向多机构联合分析的安全协作分析（Secure Collaborative Analytics）能够在不泄露各方原始数据的前提下完成联合查询,被广泛应用于金融、医疗、政务等跨机构数据合作场景。现有系统大多面向数据持有方拥有相同字段的横向场景,而在不同机构持有同一批用户的不同字段的纵向场景下表现欠佳,其性能瓶颈集中在JOIN(连接)算子。已有的嵌套循环连接方案需要
的计算与通信复杂度;基于秘密共享排序的方案虽然能将通信降到O(nlogn),但匹配阶段需顺序处理,轮数随表大小n或键比特长度
线性对数增长,在跨地域WAN高延迟环境下延迟代价巨大。
为解决上述效率难题,本文提出了一个面向秘密共享数据库的常数轮安全协作分析框架HSSCOA。如图1所示,作者通过设计一种仅支持单层乘法的简化同态秘密共享方案OMHSS(One-Time Multiplication HSS),将传统HSS中代价高昂的密钥分解步骤完整去除,使乘法密文从多元向量退化为单一密文,并将乘法运算压缩为可本地完成的零通信操作;进一步结合秘密共享稳定排序与作者提出的
原语,将匹配阶段的串行比较替换为并行计算,最终在保持O(nlogn)通信的同时,将协议轮复杂度降至仅与键比特长度相关的常数级别。该框架同时支持多表连接、内/左外/右外/全外连接以及COUNT、SUM、MAX/MIN、TOP-K、GROUP-BY等常用聚合算子。大量实验结果表明,在100 ms往返延迟、200 Mbps带宽的WAN环境下,相较于当前最先进的排序型协议 SSJ,HSSCOA在
配置下端到端运行时间降低约38%,通信量降低约 25%；OMHSS乘法模块在16线程下相对单线程获得约10.83x的并行加速比。
图 1 HSSCOA整体框架
性能比较方面,作者将HSSCOA与代表性安全连接方案在两表连接场景下进行了对比,结果如表1所示:
表 1 HSSCOA与已有方案的性能比较
第一作者简介：庄杰航，哈尔滨工业大学（深圳）2022级硕士研究生，研究方向为安全多方计算、密态数据库查询。指导老师为蒋琳教授。本论文受深圳市科技重点专项和广东省安全智能新技术重点实验室的资助。
通讯作者简介：蒋琳，中国密码学会理事，主持国家自然科学基金4项、省市级2项，参与承担国家重点研发计划、国家自然科学基金专项等项目6项。近三年在CCS、S&P、ESORICS、PKC、TIFS、AAAI等CCF推荐A/B类期刊会议上发表学术论文15篇；获教育部高等学校科学研究优秀成果奖二等奖1项，深圳市科技进步奖二等奖2项，出版专著3部。
