近日，网安学院陈宇教授团队在隐私集合运算方向的两项研究成果同时被信息安全领域顶级会议USENIX Security 2025录用，山东大学均是这两篇论文的第一单位。

隐私集合运算是高频高价值的专用安全多方计算协议，能有效解决数据安全流通问题，在联合风控、联合营销和联合监管等方面有着广阔的应用前景。隐私集合求并（Private Set Union, PSU）是一类重要的隐私集合运算协议，允许参与方在保护各自输入集合隐私的前提下，协同完成集合求并的操作，是实现敏感信息共享和隐私数据聚合的核心密码技术，在网络风险评估、黑名单聚合、隐私标识等应用中有着重要作用。两项研究成果分别在PSU的效率提升和多方扩展等方面取得重要进展。

研究成果“Fast Enhanced Private Set Union in the Balanced and Unbalanced Scenarios”的第一作者是网安学院博士后涂彬彬，通讯作者为陈宇教授。针对现有强化安全PSU协议在平衡场景下只能实现超线性复杂度、同时缺少非平衡场景下的高效构造等问题，该研究在平衡场景下给出了首个线性复杂度的强化安全PSU协议，在非平衡场景下给出了首个高效的强化安全PSU协议，通信复杂度仅与大集合尺寸亚线性相关。

另一研究成果“Efficient Multi-Party Private Set Union Without Non-Collusion Assumptions”的第一作者是网安学院博士研究生董明朗，通讯作者为陈宇教授。该研究针对隐私集合求并在多方场景下的扩展——多方隐私集合求并（Multi-party Private Set Union, MPSU），首次实现了达到标准半诚实安全的基于不经意传输（Oblivious Transfer, OT）和私钥操作的MPSU协议，其运行效率较之前最优方案提升3.9-10倍；同时，该研究还基于公钥操作给出了首个线性复杂度的MPSU协议，其通信开销较之前最优方案降低3.0-36.5倍。

USENIX Security 创办于1990年，与ACM CCS、IEEE S&P、NDSS并列为信息安全领域的四大国际顶级学术会议，该会议近十年的平均录用率仅为19%。