Vpcdap:基于互相隐私数据集的可验证隐私计算数据聚合协议
通过个人信息保护法的实施和数据基础制度的建设，加强了对个人隐私权益的保护，为隐私保护环境的改善提供了有效的法律和制度支持，同时也为数据安全产业的发展提供了保障。
首先通过使用隐私求交算法来拓宽隐私计算场景的适用面，使得可以在不互相公开原始数据集的情况下，找到一个与自身数据集有共同用户标签的其他群体。其次，通过双重掩蔽协议，对用户数据进行加密，使用加密的数据计算出相关的参数，将参数与服务器进行交换，保证了用户的数据隐私不被泄露。 然后通过密文聚合技术，对服务器返回的结果进行密文聚合，然后可以对聚合数据的结果进行验证，确保服务器返回结果的正确性。最后利用多项式秘密分享技术和CDH困难问题，将所有用户进行密钥协商，实现去中心化，避免了可信中心不可信的问题。
联邦学习:jdk 13 PSI:Python V3.8.16