基于安全两方计算的隐私保护线性回归算法

随着数据安全与隐私泄露事件频发,泄露规模连年加剧,如何保证机器学习中数据和模型参数的隐私引发科学界和工业界的广泛关注。针对本地存储计算资源的有限性及云平台的不可信性所带来的数据隐私问题,基于秘密共享技术提出了一种安全两方计算的隐私保护线性回归算法。利用加法同态加密和加法掩码实现了秘密共享值的乘法计算协议,结合小批量梯度下降算法,最终实现了在两个非共谋的云服务器上的安全线性回归算法。实验结果表明,该方案同时保护了线性回归算法训练及预测阶段中的数据及模型参数,且模型预测性能与在明文域中进行训练的模型相近。     

半可信云服务器辅助的高效隐私交集计算协议

隐私集合交集（private set intersection,PSI）是隐私计算中的热点,其允许参与两方在不泄露任何额外信息的要求下计算交集.现有的隐私集合交集计算方案对参与双方的计算能力要求高,且计算能力差的参与方无法在保证集合数据隐私的前提下将计算安全外包给云服务器.设计了一种新的不经意两方分布式伪随机函数,允许半可信的云服务器参与相等性测试,又不泄露参与方任何集合信息.基于该不经意伪随机函数构建了半可信云服务器辅助的隐私集合交集计算协议,将主要计算量外包给云服务器.在半诚实模型下证明了协议的安全性.同时,该协议可保密地计算隐私集合交集的基数.通过与现有协议分析与实验性能比较,该协议效率高,计算复杂度与通信复杂度均与集合大小呈线性关系,适用于客户端设备受限的应用场景.     

基于身份的强指定验证者签名方案

分析基于身份的指定验证者签名方案的漏洞,指出任何人只要获取一个签名就可以验证以后所有的签名,并提出一个高效的基于身份的强指定验证者签名方案。该方案结合了单向认证密钥交换协议中的发送者前向安全性和已知密钥安全性等特点。与已知的基于身份的强指定验证者签名方案相比,该方案具有更强的安全性,且签名和验证算法更高效。     

双云辅助的超阈值多方隐私集合交集计算协议

超阈值多方隐私集合求交协议(OT-MP-PSI)是PSI协议的变体,允许m个参与方共同计算至少t (t≤m)个参与方中拥有相同元素的超阈值交集,且保证仅拥有超阈值元素的参与方才能知晓该元素是否属于超阈值交集,对于其他信息一无所知. OT-MP-PSI推广了PSI的实际应用场景.现有方案均基于昂贵的公钥密码来构建,其较大的计算量导致运行时间缓慢.首先设计一个基于对称密码的不经意可编程伪随机秘密共享(OPPR-SS)密码组件,并基于OPPR-SS组件设计双云辅助的OT-MP-PSI协议,将秘密分发和重构的任务分别交给不可信云服务器来辅助完成,实现弱计算能力的参与方也能完成OT-MP-PSI协议.在半诚实模型下证明协议安全性.相比现有的OT-MP-PSI协议,所提协议在秘密分发和重构阶段均具有最优运行时间和通信负载,参与方、共享方和重构方的通信复杂度不再与阈值t有关,实现参与方常数轮的通信,通信复杂度仅为O(n),秘密分发方和重构方的计算复杂度仅与对称密码次数有关.