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.     

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。     

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。     

一个保护私有信息的线段与椭圆相交判定协议

保护隐私的计算几何是一类特殊的安全多方计算问题。保密路径判定作为一种特殊的保密隐私的几何计算问题,在军事、商业等领域具有重要的应用前景。设计了一个直线与椭圆的位置关系保密判定协议,基于该协议提出了线段与椭圆相交的保密判定协议,并给出协议的正确性、安全性和复杂性的分析。     

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。     

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.     

隐私保护的四方判定线段是否相交协议

鉴于目前已有的隐私保护的线段相交判定协议的参与方都是两方,不能解决多方之间判定线段是否相交的问题,因此提出了一个隐私保护的四方相互合作判定线段是否相交的协议.4个参与方各自拥有线段的一个端点,采用安全多方计算中的一些基础运算协议,通过两两计算,判定由这4个端点构成的两条线段是否相交,同时确保不会向其它的参与方泄漏线段以及端点的信息.最后给出了该协议在现实中的一个应用.     

面向隐私保护推荐系统的安全两方协议研究

在网络购物如火如荼的今天,为了更具竞争力,两家彼此竞争的公司也可能在某些领域进行合作。比如,两家电子商务网站为了给用户提供更好的推荐服务,传统的做法是双方共享对方的评分数据库,但是这种做法显然没能保护双方数据的隐私性。在UICF推荐算法的基础上设计一个安全两方协议,有效地解决了隐私保护协同过滤推荐中的两方协同计算问题。     

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.     

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。     

基于保密函数计算的安全两方比较协议*

安全两方比较大小是保密计算的一个特例和基本模块,在移动代码和电子商务安全中有重要应用。当前的解决方案存在较高计算和通信开销、比较数的范围有限等缺点。基于修改的ElGamal算法提出并证明了乘法、混合乘法、加法和减法同态加密系统。用同态加密系统双方共同构建一个双方都未知的保密函数,基于此保密函数和同态加密系统设计了半诚实模型下安全两方比较协议。证明、实例和与其他协议比较表明其具有安全性、公平性、低的计算和通信开销、秘密比较整数等特点。     

基于公钥加密的安全多方求和协议*

针对目前主要采用的安全多方求和协议通信复杂度高的问题,采用公钥加密技术和随机函数,提出一种既能进一步提高安全性,又能降低通信复杂度的协议,并证明了其正确性与安全性。通过与现有的协议分析比较,可知本协议在性能上具有较大优势。     

Secure Two-Party Point-Circle Inclusion Problem

Privacy-preserving computational geometry is a special secure multi-party computation and has many applications. Previous protocols for determining whether a point is inside a circle are not secure enough. We present a two-round protocol for computing the distance between two private points and develop a more efficient protocol for the point-circle inclusion problem based on the distance protocol. In comparison with previous solutions, our protocol not only is more secure but also reduces the number of communication rounds and the number of modular multiplications significantly.     

分布式数据集极差与极值和的保密计算

随着信息通信技术的不断突破与发展,信息获取变得非常便利.与此同时,隐私信息也更容易泄露.将智能领域与安全多方计算技术相结合,有望解决隐私保护问题.目前,安全多方计算已经解决了许多不同隐私保护问题,但还有更多的问题等待人们去解决.对于极差、极值和的安全多方计算问题目前研究的结果很少,极差、极值和作为统计学的常用工具在实际中有广泛的应用,研究极差、极值和的保密计算具有重要意义.提出新编码方法,用新编码方法解决了两种不同的安全多方计算问题,一是极差的保密计算问题,二是极值和的保密计算问题.新编码方法结合Lifted ElGamal门限密码系统,设计多方参与、每方拥有一个数据场景下分布式隐私数据集极差的保密计算协议;将新编码方法稍作改动解决相同场景下保密计算极值和的问题.以此为基础,对新编码方法进一步修改,结合Paillier密码系统设计了两方参与、每方拥有多个数据情况下分布式隐私数据集极差、极值和的保密计算协议.用模拟范例方法证明协议在半诚实模型下的安全性.最后,用模拟实验测试协议的复杂性.效率分析和实验结果表明所提协议简单高效,可广泛用于实际应用中,是解决其他很多安全多方计算问题的重要工具.