基于云计算环境下的隐私保护技术，它旨在保护集合参与者的隐私，同时在云端计算中高效地计算出集合的交集。

其主要的构造思想是集合的持有者对其集合进行同态加密或使用差分隐私等技术来保护其隐私。将处理后的集合数据上传到云计算服务提供商。云计算服务提供商使用多方计算协议来计算两个集合的交集，并返回结果给参与者。最后，参与者可以解密计算结果，以获得最终的交集结果，同时保护了他们的隐私。

基于云服务器的PSI可以减少参与者之间的通信量和计算量，因此在一些大规模的数据集合交集场景下具有较好的效果。

与传统的PSI相比，基于云服务器的PSI技术有以下优势： 1) 可以利用云计算平台的并行计算能力，实现高效的集合交集计算，提高计算效率。 2) 可以利用云计算平台的高速网络和分布式存储系统，实现高效的通信和数据传输，降低通信成本。 3) 可以利用云计算平台的计算和存储资源，实现集合交集计算的分布式计算，可以处理更大规模的数据集。

但是，在基于云服务器的隐私集合交集中，参与者的集合数据可能会被不可信的云服务器滥用。因为它可以访问参与者的集合哈希值和其他数据。除此之外，云服务器也面临会被恶意参与方攻击的可能，因此可能会导致用户隐私泄露。

基于门限值的隐私集合求交可以分为两种：假设t为门限值，一种是对元素出现次数的约束，让每个参与方知道有哪些元素出现在超过t个参与方的集合中；另一种是对交集大小的约束，当交集大小大于t时，输出交集。

与传统的PSI相比，门限PSI的具有以下优势： 1) 隐私保护性更强。传统的隐私集合交集需要将集合的哈希值全部发送给其他参与者，而门限PSI只有在交集大小或元素出现次数达到预设门限值时才会披露交集信息，可以更好地保护集合成员的隐私。 2) 交集大小预设，可以防止信息过度披露。传统的隐私集合交集不能限制交集大小，可能会披露过多的信息，而门限PSI可以设置交集大小以及元素出现次数的门限值，可以在保护数据隐私的同时获得足够的信息量。 3) 传统的隐私集合交集只能处理集合大小相等的情况，而门限PSI可以处理集合大小不同的情况，更加灵活。

在门限PSI中，如何选择合适的门限值大小以及如何借鉴基于OT扩展的传统多方PSI协议的优势，提高门限多方PSI的计算效率和实用性是对于保护数据隐私和提高计算效率非常重要。

非平衡PSI允许两个集合的大小不同。这意味着，如果一个集合比另一个集合大得多，非平衡的隐私集合交集可以更加高效地计算出交集的大小。

非平衡PSI与传统PSI面临着同样的问题，一些技术可能会牺牲一定的隐私保护来提高计算效率，而另一些技术则可能会在保护隐私方面更加保守。因此，如何平衡隐私保护和计算效率以及如何在多方计算的情况下平衡计算效率和通信开销仍然是一个挑战。

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