隐私保护集合交集协议作为安全多方计算的一条重要分支,是一种解决特定问题的分布式隐私计算方法。用户的隐私数据可以用集合的形式表现出来,在保证隐私数据安全的基础上,运用隐私集合求交的方式,就可以得到不同用户所持有的隐私数据中相同的部分。因此有很多学者提出了大量的两方隐私保护集合交集协议,而在多方协议中,隐私性、安全性、实用性等方面仍有待改进。本论文分别针对多方隐私保护集合交集协议的隐藏输入集合大小和在云辅助下实用性两个方面做出了以下的研究工作。1、提出了隐藏集合大小的多方隐私保护集合交集协议,解决了多个参与方情况下隐私性不高的问题,实现了隐藏指定参与方输入集合大小的功能。在本协议中,基于同态加密算法的加法同态性,提出了密文标记技术。通过将多个密文进行标记,再将其聚合成一个密文,从而使得协议在完成隐私集合求交的基础上,可以进一步实现隐藏指定参与方输入集合大小的功能,提高了协议的隐私性。其次,通过将密文聚合的方式,在联合解密阶段,指定参与方仅需发送一个密文给其他参与方,其他参与方也仅需对一个密文进行处理,从而降低了其他参与方的计算复杂度。此外,分析了协议的正确性,并在标准模型下证明了协议针对半诚实参与方是安全的。最后,对所提出的协议与相关协议进行了效率分析与对比,证明该协议仅以指定参与方少量的计算为代价实现隐藏输入集合大小的功能。2、提出了云辅助的多方隐私保护集合交集协议,解决了现有的云辅助的隐私保护集合交集协议中扩展成本高的问题。在本协议中,主要利用具有加法同态性的代理重加密算法对数据进行加密,并将大量的密文转换及同态加法运算外包给云服务提供商,提高了集合交集计算过程的效率,进而降低了指定参与方的计算成本。其次,协议中只需要一个云服务器,避免了双云服务器场景下存在的共谋攻击风险。此外,其他参与方在上传密文后即可离线,对其他参与方更加友好。同时,协议还具备了动态求交的特征,针对指定参与方的求交需求,对参与集合求交的参与方集合可以动态调整。接着,我们对协议进行了正确性分析和隐私性证明,结果表明在标准模型下协议针对半诚实参与方是安全的。最后,我们对协议进行了效率分析,相比现有的云辅助协议在安全性和实用性方面具有明显优势。