保护私有信息的凸多边形相似判定

基于私有信息保护的几何对象间的计算是一个特殊的安全多方计算问题,在很多领域有着重要的应用前景.秘密判定两组数据是否相等、是否对应成比例是安全多方计算的基本问题,在保护私有信息的几何对象间的计算问题方面有着重要意义.通过利用比较相等协议和判断两组数据是否对应成比例的判定协议,解决了凸多边形的相似判定问题,也适用于更一般的多边形相似判定问题,在实际生活中有一定的实用性和可操作性.分析了安全性和复杂性,目前已取得了较好的结果.     

保护私有信息的符号距离判定协议

保护私有信息的符号距离的判定是一个特殊的安全多方计算问题,可以应用到军事、商业等诸多领域,通过计算符号距离的符号来判定空间几何对象的位置是处理空间几何对象的位置问题的一个基本方法。基于点积协议,提出了一个保护私有信息的符号距离判定协议,解决了符号距离的判定问题,然后讨论和分析了协议的安全性与正确性,并且以保护私有信息的三角形与平面相交判定为例说明了其应用。     

空间几何对象相对位置的新安全判定方法

针对空间几何对象相对位置判定问题提出一种新的解决方案,也就是运用矩阵秩的概念和一般矩阵求和的安全两方计算协议秘密判定空间几何对象相对位置问题.关于此问题,之前罗永龙教授设计了对应成比例判定协议,而文中则利用矩阵秩的概念和一般矩阵求和的安全两方计算协议设计了一些基础的空间几何对象相对位置安全判定协议.运用此协议解决了空间中的平面与平面位置关系问题、平面与直线位置关系问题和直线与直线位置关系问题.提出的新安全判定方法不久解决了空间几何对象相对位置判定问题,也将在其他安全多方计算问题中起到重要作用.     

多边形相似判定中的私有信息保护

隐私保护的计算几何问题指的是参与合作的各方在不向其余各方泄漏自己的私有输入数据的情况下,共同合作完成某些计算任务,秘密判定多边形相似是一个特殊的保护隐私的计算几何问题,在很多领域有着重要的应用.秘密判定两组数据是否对应成比例和对应相等对秘密比较多边形相似起着重要的作用.本文在比较相等协议和点积协议的基础上设计了相应的判定协议,分析了协议的正确性、安全性及复杂性,解决了秘密判定多边形相似问题,取得很好的结果.     

安全判定两组数据对应成比例的新方法

针对秘密判定两组数据对应成比例问题提出一种新的解决方案,即运用同态加密方案设计一个安全求解两组数据中对应成比例个数协议,并利用此协议进一步设计出安全判定两组数据对应成比例协议和安全判定空间中两平面的位置协议。该方法不但解决了安全判定两组数据对应成比例问题,还解决了空间两平面的相对位置判定问题。与以前的解决方案相比,设计方案不但提高了协议的效率,还降低了通信量。     

不同坐标系下点圆关系的安全判定协议

不同机构对点、圆等几何对象可能采用不同的坐标系。为此,在研究坐标系秘密变换协议和不同坐标系下两点距离计算协议的基础上,提出不同坐标系下点与圆相对位置关系判定协议和圆与圆相对位置关系判定协议,分析协议的正确性、安全性及复杂性。分析结果表明,在保护私有信息的条件下,该协议能解决不同坐标系下点与圆、圆与圆之间的相对位置安全判定问题。     

一个点与矩形区域包含关系的安全判定协议

点与矩形区域包含关系的安全判定是指两个用户基于各自的输入信息,共同完成矩形区域是否包含点的判定,并且双方都不能获得对方的输入信息,该问题是一个安全两方计算问题,广泛应用于竟标、拍卖等不泄露信息的商业领域.通过对点与矩形区域位置关系的分析,得到一个判定点与矩形区域位置的公式,然后基于点积协议设计了一个点与矩形区域包含关系的安全判定协议,并且分析了协议的正确性、安全性和复杂性.在保护用户私有输入信息的条件下,解决了点与矩形区域的位置关系判定问题.     

基于阈值的点线距离与位置关系保密判定协议

特殊安全多方计算问题是近几年国际密码学界一个研究热点。保密计算几何问题就是其中之一,它是指两个或多个互不信任的参与方希望利用他们私有的几何信息作为输入协作解决某一计算几何问题,同时他们想要确保没有把自己的任何私有输入信息泄露给其他参与方,除了规定的输出。设计了基于阈值的两点之间、点线之间距离关系的保密判定协议,点与两平行直线位置关系的保密判定协议,使用这几个协议构造了基于阈值的点与线段之间距离关系的保密判定协议。这些协议在工程、商业和军事等领域中有着潜在的应用前景。     

空间两球体相交的安全判定协议

安全多方计算是信息安全领域的研究热点问题之一,保护私有信息的计算几何问题是一类特殊的安全多方计算问题.基于安全多方计算技术,设计一个空间两球体相交的安全判定协议,并对协议的正确性和安全性进行了分析.     

不同坐标系下空间两球体关系的安全判定协议

如何将处于不同空间坐标系下的几何对象统一到相同空间坐标系下是合作过程中经常遇到的问题,为了保证双方安全与利益,合作双方都希望不泄露自身的私有输入信息。针对以上情况,首先提出并设计了隐私保护的不同空间坐标系下的两点距离计算协议,然后进一步设计了保护隐私的不同空间坐标系下两球体关系的判定协议,分析了协议的正确性、安全性和复杂性。在保护参与方私有输入信息的条件下,所设计的协议解决了不同空间坐标系下球体与球体之间的相对位置安全判定问题。     

Comparing two sets without disclosing them

Secure multiparty computation has become a central research focus in the international cryptographic community. Secure comparing two sets is an important problem in secure multiparty computation. The research on privately determining whether two sets are equal has not been investigated. This study solves the problem by mapping these sets into natural numbers and then comparing correspond- ing numbers, We propose two secure multiparty computation protocols for comparing two sets. It is proved by well-accepted simulation paradigm that these solutions are private in semi-honest model. These solutions have important significance in constructing other secure multiparty computation protocols.     

安全多方计算在空间几何问题中的应用

研究安全多方计算在空间几何问题中的应用,提出了空间中基于阈值的两点之间、点线之间距离关系的保密判定协议,空间中点与两平行平面位置关系的保密判定协议;并利用这些协议作为子协议为空间中基于阈值的点与线段之间距离关系的保密判定问题构造了相应的保密解决方案.所提出的协议和解决方案在工程、商业和军事等领域中具有潜在的应用价值.     

Polynomial-Time Geometric Matching for Object Recognition

This paper considers the task of recognition and position determination, by computer, of a 2D or 3D object where the input is a single 2D brightness image, and a model of the object is known a priori. The primary contribution of this paper is a novel formulation and methods for local geometric feature matching. This formulation is based on analyzing geometric constraints on transformations of the model features which geometrically align it with a substantial subset of image features. Specifically, the formulation and algorithms for geometric feature matching presented here provide a guaranteed method for finding all feasible interpretations of the data in terms of the model. This method is robust to measurement uncertainty in the data features and to the presence of spurious scene features, and its time and space requirements are only polynomial in the size of the feature sets. This formulation provides insight into the fundamental nature of the matching problem, and the algorithms commonly used in computer vision for solving it.     

高效安全向量计算及其推广

安全多方计算是密码学的一个重要研究方向,也是目前国际密码学界的研究热点.因为许多实际问题都可以用向量来描述,研究向量的保密计算具有重要的理论与实际意义.目前,关于向量保密计算问题大多是在整数集上进行研究,关于有理数向量问题的研究很少.在此主要研究有理数域上向量的安全多方计算问题,包括向量点积、向量相等、向量优势等问题,设计了安全高效的计算协议,扩大了向量保密计算的应用范围.对这些协议的安全性分析和效率分析表明,它们在安全性和效率方面与现有协议相比具有明显优势.并且利用所设计的协议解决了一些新的向量问题和计算几何问题.     

隐私保护的两方几何圆位置关系判定

两圆间的位置关系判定问题是常见的几何计算问题之一.在保护两方各自输入圆信息的条件下,本文设计了一个隐私保护的两方几何圆位置关系判定方案,以实现在半诚实模型下安全地求解两圆间五种位置关系.本文运用Paillier同态加密技术实现了圆心间欧几里德距离的保密计算,通过将Paillier明文空间划分为两等长区间以实现解密结果在明文空间中正确映射的方法,提出隐私保护的欧几里德距离计算协议.此外,基于该协议我们设计了一个隐私保护的两圆间位置关系判定协议,在未泄露两圆半径与圆心等敏感信息的前提下提高了两方的计算效率.本文给出了方案具体的设计步骤、详细的安全性分析和实际的性能测试.实验结果表明,在两圆相距较近和相距较远的情况下判定两圆相离、外切、相交、内切和内含五种位置关系时,本方案均适用.同时,我们的方案具有计算复杂度不高及通信开销低等优势.     

保护私有信息的两多边形相交面积计算

保护私有信息的计算几何是一类特殊的安全多方计算问题,在军事、商业等领域具有重要的应用前景。在半诚实模型下,利用点线叉积协议设计一个保护私有信息的点包含于多边形判定协议;基于该协议,提出保护私有信息的两多边形相交面积计算协议;分析和证明上述协议的正确性、安全性和复杂性。