隐私信息检索(PrivateinformationretrievalPIR)也称为隐匿查询或匿踪查询，在医疗、股票、金融、社交等领域中都有大量应用场景。近年来PIR技术研究逐渐丰富，行业对应用PIR实现隐私保护的呼声也随之高涨。引言[SealPIR][1]是微软开源的PIR实现，实现了2018年发表在IEEES&P的论文[ACLS18][2]中的PIR方案。论文题目《PIRwithCompressedQueriesandAmortizedQueryProcessing》已经包含了两个主要的贡献点：对查询进行了压缩，通信量降低了274倍；通过概率批量编码(probabilisticbatchco

隐私信息检索(PrivateinformationretrievalPIR)也称为隐匿查询或匿踪查询，在医疗、股票、金融、社交等领域中都有大量应用场景。近年来PIR技术研究逐渐丰富，行业对应用PIR实现隐私保护的呼声也随之高涨。引言[SealPIR][1]是微软开源的PIR实现，实现了2018年发表在IEEES&P的论文[ACLS18][2]中的PIR方案。论文题目《PIRwithCompressedQueriesandAmortizedQueryProcessing》已经包含了两个主要的贡献点：对查询进行了压缩，通信量降低了274倍；通过概率批量编码(probabilisticbatchco

隐私信息检索(PrivateinformationretrievalPIR)也称为隐匿查询或匿踪查询，在医疗、股票、金融、社交等领域中都有大量应用场景。近年来PIR技术研究逐渐丰富，行业对应用PIR实现隐私保护的呼声也随之高涨。引言[SealPIR][1]是微软开源的PIR实现，实现了2018年发表在IEEES&P的论文[ACLS18][2]中的PIR方案。论文题目《PIRwithCompressedQueriesandAmortizedQueryProcessing》已经包含了两个主要的贡献点：对查询进行了压缩，通信量降低了274倍；通过概率批量编码(probabilisticbatchco

隐私信息检索(PrivateinformationretrievalPIR)也称为隐匿查询或匿踪查询，在医疗、股票、金融、社交等领域中都有大量应用场景。近年来PIR技术研究逐渐丰富，行业对应用PIR实现隐私保护的呼声也随之高涨。引言[SealPIR][1]是微软开源的PIR实现，实现了2018年发表在IEEES&P的论文[ACLS18][2]中的PIR方案。论文题目《PIRwithCompressedQueriesandAmortizedQueryProcessing》已经包含了两个主要的贡献点：对查询进行了压缩，通信量降低了274倍；通过概率批量编码(probabilisticbatchco