隐私计算：使用混淆电路开源框架Obliv-C解决百万富翁难题

5）执行混淆电路代码。

io.input = v;
  execYaoProtocol(&pd, dotProd, &io);//执行混淆电路代码

6）输出计算结果。

int result = io.result;
  fprintf(stderr, "DotProduct is %d\n", result);//输出计算结果

7）清理。

cleanupProtocol(&pd);//固定用法，清理ProtocolDesc pd

（3）.oc文件

编程规则与C语言类似，用于定义混淆计算函数（即本例中的函数），相关语法在前面部分已有描述。对应的代码如代码清单14所示。

代码清单 14求向量内积.oc代码

#include
#include"innerProd.h"
void dotProd(void *args){
  protocolIO *io = args;//混淆计算参数对应结构体获取
  int v1Size = ocBroadcastInt(io->input.size, 1);
  int v2Size = ocBroadcastInt(io->input.size, 2);
  obliv int* v1 = malloc(sizeof(obliv int) * v1Size);
  obliv int* v2 = malloc(sizeof(obliv int) * v2Size);
  //获取参与计算的向量，最后一个参数为提供数据的参与方编号
  feedOblivIntArray(v1, io->input.arr, v1Size, 1);
  feedOblivIntArray(v2, io->input.arr, v2Size, 2);
  int vMinSize = v1Sizeresult), sum, 0);//揭示计算结果
}

提示：在上面的代码中，函数是用来将非obliv数据传给其他参与方的。根据数据类型不同，类似的还有等函数。

（4）文件

本文件用于编译。文件的编译只需在对应的文件目录打开命令行终端，输入make后回车即可。编译成功产生一个a.out可执行程序文件。运行按相应的格式输入参数便可。对应的代码如代码清单15所示。

代码清单 15求向量内积程序的脚本

privacyProgram=innerProd
CILPATH=/root/obliv-c
REMOTE_HOST=localhost
CFLAGS=-DREMOTE_HOST=$(REMOTE_HOST) -O3  
./a.out: $(privacyProgram).oc $(privacyProgram).c 
$(CILPATH)/_build/libobliv.a
$(CILPATH)/bin/oblivcc 
$(CFLAGS) $(privacyProgram).oc $(privacyProgram).c -lm
clean:
rm -f a.out
clean-all:
rm -f *.cil.c *.i *.o

至此，相信读者应该对Obliv-C项目的文件结构有了基本的了解，接下来就可以尝试一个小的应用案例了。

2. 应用案例：解决百万富翁难题

通过上面的介绍，使用Obliv-C来实现百万富翁问题就变得非常简单了。首先在C:\ppct\obliv-c\目录下创建3个文件：.h、.c、.oc。

提示：C:\ppct是本文项目代码放置的目录，读者在代码实践时可根据自己的系统情况修改。

在.h文件中需要定义隐私输入（即两个富翁的财富值）和输出（即两个富翁中谁更富有）以及隐私计算函数，具体代码如代码清单16所示。

代码清单 16百万富翁问题.h代码

typedef struct protocolIO {
  int cmp; //隐私计算输出，-1：Alice小于Bob, 0：Alice等于Bob，1：Alice大于Bob
  int mywealth;//隐私计算输入
} protocolIO;
void millionaire(void* args);//隐私计算函数

然后在.oc文件中编写具体的隐私计算函数()，具体代码如代码清单17所示。

代码清单 17百万富翁问题.oc代码

#include
#include"million.h"
void millionaire(void* args) {
  protocolIO *io=args;
  obliv int aliceWealth,bobWealth;
  aliceWealth = feedOblivInt(io->mywealth,1);//获取隐私输入
  bobWealth = feedOblivInt(io->mywealth,2);
  bool eq,lt;
  revealOblivBool(&eq, aliceWealth == bobWealth, 0);//首先比较两人是否同样富有
  revealOblivBool(<, aliceWealth < bobWealth, 0);//然后比较是否Bob更加富有
  io->cmp = (!eq? lt?-1:1 : 0);//输出最后比较结果
}

接下来在.c文件中进入主函数编写，其主要流程为参与方之间建立网络连接、设置自己的参与方编号、输入自己的财富值、执行混淆电路代码进行财富值比较、输出结果并清理。具体代码如代码清单18所示。

代码清单 18百万富翁问题.c代码

#include
#include
#include"million.h"
int main(int argc,char *argv[]) {
  ProtocolDesc pd;
  protocolIO io;
  const char* remote_host = (strcmp(argv[2], "--")==0?NULL:argv[2]);
  if(!remote_host){
    if(protocolAcceptTcp2P(&pd, argv[1])){  //Alice等待Bob连接
      fprintf(stderr, "TCP accept failed\n");
      exit(1);
    }
  }
  else{
    if(protocolConnectTcp2P(&pd,remote_host,argv[1])!=0){ //Bob主动连接Alice
      fprintf(stderr,"TCP connect failed\n");
      exit(1);
    }
  }
  setCurrentParty(&pd, remote_host?2:1); //设置参与方编号，Alice是1，Bob是2
  sscanf(argv[3],"%d",&io.mywealth);  //这里省略输入合法性检验
  execYaoProtocol(&pd,millionaire,&io); //执行百万富翁比较
  cleanupProtocol(&pd);
  fprintf(stderr,"Result: %d\n",io.cmp);
  return 0;
}

最后创建文件，修改一下上文提到的文件，将其中的值修改为“”即可。

利用上面的镜像，通过以下命令运行Alice方实例：

docker network create obliv-c-net
docker run -it --rm --name Alice --network obliv-c-net `
-v C:\ppct\obliv-c:/root/projects obliv-c
make

提示：上面的代码中因 run运行的参数较多，为方便阅读使用“`”进行换行处理。这是的环境下将命令拆分成多行的特殊字符。在的CMD环境则需要改用“^”字符，在Linux环境则需要改用“\”字符。

另外，为了方便Alice和Bob的两个容器间直接使用机器名进行网络通信，特意创建了obliv-c-net网络用于测试。在实际应用中，两个参与方一般位于不同的机器，直接基于IP或者域名进行通信，不需要创建obliv-c-net网络。

编译成功即可看到同目录下生成了隐私计算执行文件a.out。使用如下命令运行Bob方实例：

docker run -it --rm --name Bob --network obliv-c-net `
-v C:\ppct\obliv-c:/root/projects obliv-c

进入Alice方容器执行以下命令（其中，“1234”为端口号，“--”代表为服务方等待对方连接，“8”代表Alice的财富值）：

./a.out 1234 -- 8

进入Bob方容器执行以下命令（其中“1234”为端口号，“Alice”为需要连接的对方服务地址，“15”代表Bob的财富值）：

./a.out 1234 Alice 15

最后双方都输出了执行结果-1，即Alice财富值小于Bob。

本文介绍了如何使用混淆电路开源框架Obliv-C解决百万富翁难题。隐私计算技术作为重大科技趋势正逐渐受到政府和企业的重视，更成为商业世界和资本竞逐的热门赛道。了解并掌握隐私计算技术，将成为立足大数据时代的必备技能。如果您想要了解更多有关隐私计算技术的内容，快速了解并上手隐私计算，推荐您详细阅读李伟荣老师的新作《深入浅出隐私计算：技术解析与应用实践》。

关于作者：李伟荣，曾就职于微软、平安、港交所等大型公司，拥有十年以上金融项目架构和信息安全管理经验。精通信息安全、软件研发、项目管理，擅长大型软件架构开发，善于使用创新思维和创新方法解决问题。

曾在港交所深度参与隐私计算相关项目，致力于通过隐私计算技术解决大数据产品的确权、标准化、存证、溯源、定价、信用体系和利益分配等一系列问题，打造数据、金融资产交易的新型基础设施。

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