摘要

在数据量不断膨胀的今天，但是因为隐私问题，在科学研究等方面的数据共享工作仍然进展缓慢。

本文提出了一种名为 PDN（Private Data Network）的用于多个互不信任的参与方之间的联邦数据库形式。在 PDN 中，用户将查询请求发送给一个名为诚实代理（Honest Broker）的中间人，由诚实代理通过 SMC（Secure Multiparty Compute）协调各方进行计算并最终将结果返回给用户。

本文还提出了一个用于实现 PDN 的框架 ——SMCQL，SMCQL 可以根据 SQL 语义将 SQL 语句转换为 SMC 原语，并且在不向同级别数据提供者揭露隐私信息的情况下完成查询。只有诚实代理和查询者可以获得 PDN 的查询结果。同时为了提高速度，SMCQL 还使用了启发式算法优化了 PDN 对 SMC 的使用（SMC 会消耗大量的资源）

1. 介绍

本章详细介绍了联邦数据库和 PDN 的工作方式，以及 SMCQL 的一些特性

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用户向诚实代理提交查询，所有参与方根据诚实代理提供的安全协议进行计算，由诚实代理将多方的结果整合并返回给用户，从用户的角度看 PDN 与传统的数据库是完全一样的，提交查询，得到结果。

PDN 使用 SMC（Secure Multiparty Compute）完成多个不信任的参与方之间的计算和查询，因为 SMC 需要满足安全传输 ，所以他消耗的计算资源会非常的庞大，通常是明文查询的数倍。所以 SMCQL 通过将 SQL 语句转化