隐语 PSI benchmark 白皮书

原创
2022/11/23 10:49
阅读数 233

导语: 为了方便大家了解隐语的Benchmark,本文设计了10分钟上手手册,包含了亮点介绍、SecretFlow集群的易用搭建、Benchmark脚本、两方和三方的Benchmark,使相关业务方做调研时方便拿到可度量的性能数据和可复现的路径。

隐语PSI亮点

隐私集合求交(Private Set Intersection,PSI)是一类特定的多方安全计算(Multi-Party Computation, MPC)问题,其问题可以简单理解为:Alice 输入集合 X,Bob 输入集合 Y,双方执行 PSI 协议可以得到 Alice 和 Bob 两者的交集,同时不在交集范围内的部分是受保护的,即 Alice 和 Bob 无法学习出交集以外的任何信息。

隐私集合求交(PSI)协议有很多分类方法,按照底层依赖的密码技术分类主要包括:

  • 基于公钥密码的PSI方案,包括:基于判定型密钥交换(Decisional Diffie-Hellman,DDH)的PSI方案和RSA盲签名的PSI方案;
  • 基于不经意传输(Oblivious Transfer,OT)的PSI方案;
  • 基于通用MPC的PSI方案,例如基于混淆电路(Garbled Circuit,GC)的PSI方案;
  • 基于同态加密(Homomorphic Encryption,HE)的PSI方案。

隐私集合求交(PSI)协议按照参与方的数量进行分类,可分为:

  • 两方PSI:参与方为2个;
  • 多方PSI:参与方>2个。

隐私集合求交(PSI)协议按照设定安全模型分类,可分为:

  • 半诚实模型的PSI;
  • 恶意模型的PSI。

SecretFlow SPU 实现了半诚实模型下的两方和三方PSI协议,密钥安全强度是128bit,统计安全参数是40bit。

两方PSI协议:

  • 基于DDH的PSI(Private Set Intersection)协议

基于DDH的PSI协议先对简单易于理解和实现,依赖的密码技术已被广泛论证,通信量低,但计算量较大。

隐语实现了基于椭圆曲线(Elliptic Curve)群的DDH PSI协议,支持的椭圆曲线类型包括:Curve25519,SM2,Secp256k1。本次benchmark选用的曲线是Curve25519。

  • 基于OT扩展的KKRT16

KKRT16是第一个千万规模(224)求交时间在1分钟之内的PSI方案,通信量较大;

隐语实现了KKRT16协议,并参考了进年来的性能优化和安全改进方案,例如:stash-less CuckooHash,[GKWW20]中 FixedKey AES作为 correlation-robust 哈希函数。

  • 基于PCG的BC22

BC22 PSI依赖的PCG(Pseudorandom Correlation Generator)方案是近年来mpc方向的研究热点,相比KKRT16计算量和通信两方面都有了很大改进,从成本(monetary cost)角度更能满足实际业务需求。PCG实现依赖LPN(Learning Parity with Noise)问题,由于是2022年最新的协议,协议的安全性还需要更多密码专家的分析和论文。

隐语v0.7中实现了BC22 PSI方案,其中的PCG/VOLE使用了emp-zk中的[WYKW21]实现,欢迎大家审查和进一步改进;

三方PSI(Private Set Intersection)协议

  • 基于DDH的三方PSI协议

隐语实现了自研的基于 ECDH 的三方 PSI 协议,注意我们实现的这个协议会泄漏两方交集大小,请自行判断是否满足使用场景的安全性,本次benchmark选用的曲线是Curve25519。

复现方式

一、测试机型环境

  • Python:3.8
  • pip: >= 19.3
  • OS: CentOS 7
  • CPU/Memory: 推荐最低配置是 8C16G
  • 硬盘:500G

二、安装conda

使用conda管理python环境,如果机器没有conda需要先安装,步骤如下:

# 分别在三台机器的root目录下执行
# sudo apt-get install wget
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 安装
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 一直按回车然后输入yes
please answer 'yes' or 'no':
>>> yes

# 选择安装路径, 文件名前加点号表示隐藏文件
Miniconda3 will now be installed into this location:
>>> ~/.miniconda3

# 添加配置信息到 ~/.bashrc文件
Do you wish the installer to initialize Miniconda3 by running conda init? [yes|no]
[no] >>> yes

# 运行配置信息文件或重启电脑
source ~/.bashrc

# 测试是否安装成功
conda --version

三、安装secretflow

# 分别在三台机器的root目录下执行
# 创建干净的python环境
conda create -n sf-benchmark python=3.8

# 进入benchmark 环境
conda activate sf-benchmark

# 安装secretflow
pip install -U secretflow

# 创建一个sf-benchmark目录
mkdir sf-benchmark
cd sf-benchmark

1.验证安装是否成功

root目录下输入python然后回车

# 依次执行,每执行一条回车一次

>>> import secretflow as sf
>>> sf.init(['alice', 'bob', 'carol'], num_cpus=8, log_to_driver=True)
>>> dev = sf.PYU('alice')
>>> import numpy as np
>>> data = dev(np.random.rand)(3, 4)
>>> sf.reveal(data)

如下图所示就代表环境搭建成功了

四、创建节点并启动集群

1.创建ray header节点

创建ray header节点,选择一台机器为主机,在主机上执行如下命令,ip替换为主机的内网ip,命名为alice,端口选择一个空闲端口即可注意:192.168.0.1 ip为mock的,请替换为实际的ip地址

# alice机器执行

RAY_DISABLE_REMOTE_CODE=true \
ray start --head --node-ip-address="192.168.0.1" --port="9394" --resources='{"alice": 8}' --include-dashboard=False

2.创建从属节点

创建从属节点,在bob机器执行如下命令,ip依然填alice机器的内网ip,命名为bob,端口不变

# bob机器执行

RAY_DISABLE_REMOTE_CODE=true \
ray start --address="192.168.0.1:9394" --resources='{"bob": 8}'

创建从属节点,在carol机器执行如下命令,ip依然填alice机器的内网ip,命名为carol,端口不变

# carol机器执行

RAY_DISABLE_REMOTE_CODE=true \
ray start --address="192.168.0.1:9394" --resources='{"carol": 8}'

3.验证节点是否启动

在python中测试节点是否启动成功,任意选一台机器输入python,执行下列代码,参数中address为头节点(alice)的地址,拿alice机器来验证,每输入一行下列代码回车一次:

#alice机器输入python后再执行

>>> import secretflow as sf
>>> sf.init(address='192.168.0.1:9394')
>>> alice = sf.PYU('alice')
>>> bob = sf.PYU('bob')
>>> sf.reveal(alice(lambda x : x)(2))
>>> sf.reveal(bob(lambda x : x)(2))

如下图就代表节点创建成功了

同时我们也可以通过ray status去看节点的状态,前提是先进入sf环境(conda activate sf-benchmark)

4.生成数据

把脚本generate_psi.py:https://github.com/secretflow/spu/blob/main/spu/psi/tools/generate_psi.py 传到alice机器的root目录下

执行如下代码

# 生成三份一千万数据
python3 generate_psi.py 10000000

# 生成三份一亿数据
python3 generate_psi.py 100000000

把生成的psi_1.csv cp到benchmark目录下,再通过scp的命令把psi_2.csv/psi_3.csv分别移到bob的benchmark目录下跟carol的benchark目录下

5.限制宽带/延迟

#100Mbps 20ms

tc qdisc add dev eth0 root handle 1: tbf rate 100mbit burst 256kb latency 800ms

tc qdisc add dev eth0 parent 1:1 handle 10: netem delay 20msec limit 8000

  • 清除限制

tc qdisc del dev eth0 root

  • 查看已有配置

tc qdisc show dev eth0

6.Benchmark脚本

支持的PSI协议列表:

  • ECDH_PSI_2PC
  • KKRT_PSI_2PC
  • BC22_PSI_2PC
  • ECDH_PSI_3PC
import sys
import time
import logging

from absl import app
import spu
import secretflow as sf

# init log
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)

# SPU settings
cluster_def = {
'nodes': [
# <<< !!! >>> replace <192.168.0.1:12945> to alice node's local ip & free port
        {'party': 'alice', 'id': 'local:0', 'address': '192.168.0.1:12945', 'listen_address': '0.0.0.0:12945'},
# <<< !!! >>> replace <192.168.0.2:12946> to bob node's local ip & free port
        {'party': 'bob', 'id': 'local:1', 'address': '192.168.0.2:12946', 'listen_address': '0.0.0.0:12946'},
# <<< !!! >>> if you need 3pc test, please add node here, for example, add carol as rank 2
# {'party': 'carol', 'id': 'local:2', 'address': '127.0.0.1:12347'},
    ],
'runtime_config': {
'protocol': spu.spu_pb2.SEMI2K,
'field': spu.spu_pb2.FM128,
    },
}

def main(_):

# sf init
# <<< !!! >>> replace <192.168.0.1:9394> to your ray head
    sf.init(address='192.168.0.1:9394')
    alice = sf.PYU('alice')
    bob = sf.PYU('bob')
    carol = sf.PYU('carol')

# <<< !!! >>> replace path to real parties local file path.
    input_path = {
        alice: '/data/psi_1.csv',
        bob: '/data/psi_2.csv',
# if run with `ECDH_PSI_3PC`, add carol
# carol: '/data/psi_3.csv',
    }
    output_path = {
        alice: '/data/psi_output.csv',
        bob: '/data/psi_output.csv',
# if run with `ECDH_PSI_3PC`, add carol
# carol: '/data/psi_output.csv',
    }
    select_keys = {
        alice: ['id'],
        bob: ['id'],
# if run with `ECDH_PSI_3PC`, add carol
# carol: ['id'],
    }
    spu = sf.SPU(cluster_def)

# prepare data
    start = time.time()

    reports = spu.psi_csv(
        key=select_keys,
        input_path=input_path,
        output_path=output_path,
        receiver='alice',  # if `broadcast_result=False`, only receiver can get output file.
        protocol='KKRT_PSI_2PC',  # psi protocol
        precheck_input=False,  # will cost ext time if set True
        sort=False,  # will cost ext time if set True
        broadcast_result=False,  # will cost ext time if set True
    )
    print(f"psi reports: {reports}")
    logging.info(f"cost time: {time.time() - start}")

    sf.shutdown()

if __name__ == '__main__':
    app.run(main)

五、Benchmark报告

目前bechmark数据中,bc22 psi的性能还在进一步工程优化, 单测spu中bc22协议内核的性能对比可以参考pcg psi的介绍

关于隐语SecretFlow

隐语官网:

  www.secretflow.org.cn

隐语社区及代码访问:

  github.com/secretflow

  gitee.com/secretflow

关注微信公众号:隐语的小剧场

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