安全两方向量优势统计协议及其应用

 安全两方向量优势统计问题是百万富翁问题的推广问题,用于两方在不泄漏自己保密向量信息的前提下统计出满足大于关系的分量的数目.本文在半诚实模型下利用加同态加密体制解决了安全两方向量优势统计问题,分析了该解决方案的正确性,安全性和复杂性;利用该优势统计协议设计了一个安全两方向量分量和排序协议,并且将设计的安全两方向量分量和排序协议应用于安全生成最小树图形算法中.     

安全多方信息比较相等协议及其应用

安全多方信息比较协议是一个由两方向多方进行推广的问题,可以在不泄漏各个参与方信息的情况下比较出多方信息是否全部相等以及得到具有相等信息的参与方的数目.该问题的研究目前尚没有见到报道.本文在半诚实模型下利用设计的F函数和具有语义安全性的加法同态加密体制设计了一个安全多方信息比较协议;分析了该协议的正确性,安全性和效率.该方案在安全多方计算研究中有广泛应用.     

基于全同态加密的安全多方计算协议

针对云计算环境下数据的隐私保护问题,在研究全同态加密技术的基础上设计了一个安全多方计算协议.该协议约定网络类型为同步网络,信道模式为可信的安全信道,敌手为半诚实的参与者,同时有一个服务器作为计算中心.参与者通过全同态加密算法预先对输入进行加密并将明文发送给服务器进行安全多方计算,服务器和其他参与者全程得不到该参与者的输...     

安全多方计算技术研究与应用

认为同态密码的本质是通过密文运算,实现相对应的明文运算。基于同态密码、格理论密码,分别设计了安全多方计算协议,解决了安全两方线段求解直线相交问题和聚类分析中一种经常遇到的加权平均问题。认为目前安全多方计算的实际应用比较滞后,但随着其理论的不断成熟以及各种密码理论基础技术的不断发展,安全多方计算最终会为新时代下的信息安全提供服务。     

k-min问题安全多方计算方案及应用

安全多方计算(MPC)是密码学的一个重要研究方向.保密计算第k小元素是一个重要的MPC问题(简称k-min问题).k-min值MPC协议在保密的投票选举,保密的招投标以及保密的数据统计分析等方面具有广泛应用.目前k-min问题的MPC解决方案大都需要多次调用保密求和协议以及比较协议,协议效率较低.也有一些协议基于移动网络通信应用设计,无法解决MPC应用问题.本文提出新的编码方式,以此为基础并结合Lifted ElGamal门限密码系统设计了简单高效的k-min值MPC协议,应用模拟范例严格证明了协议的安全性,并利用实验证明了方案的可行性.以k-min协议为基础进一步设计了多方成绩保密统计与排序协议.理论分析和实验测试表明本文协议是安全且简单高效的.     

k-min问题安全多方计算方案及应用

安全多方计算(MPC)是密码学的一个重要研究方向.保密计算第k小元素是一个重要的MPC问题(简称k-min问题).k-min值MPC协议在保密的投票选举,保密的招投标以及保密的数据统计分析等方面具有广泛应用.目前k-min问题的MPC解决方案大都需要多次调用保密求和协议以及比较协议,协议效率较低.也有一些协议基于移动网络通信应用设计,无法解决MPC应用问题.本文提出新的编码方式,以此为基础并结合Lifted ElGamal门限密码系统设计了简单高效的k-min值MPC协议,应用模拟范例严格证明了协议的安全性,并利用实验证明了方案的可行性.以k-min协议为基础进一步设计了多方成绩保密统计与排序协议.理论分析和实验测试表明本文协议是安全且简单高效的.     

基于安全多方计算的分布式数据处理的研究

本研究项目是以安全多方计算为核心技术,利用分布式Elgamal同态加密算法,结合谷歌的Map Reduce[1]云计算分布式框架研究一个通用的具有隐私保护功能的分布式云计算模型.即将原有的Map Reduce开源框架进行改进,将安全多方计算协议加入其中,形成一个具有保密性质的,且具有通用性(能应用到具体的现实场景中)的分布式计算模型.     

半诚实模型下安全多方排序问题的研究

安全多方排序问题是百万富翁问题的推广问题,用于n个参与方在不泄漏各方秘密输入的前提下比较出其输入在全体输入中按照一定顺序所处的位置.本文首先提出了半诚实模型下基于同态加密的安全两方排序协议.然后将该协议推广到多方排序的情况,并提出两种提高效率的改进算法.最后本文还提出了基于模糊贴近度的安全多方排序协议,并对这几个协议的安全性和效率做了分析、比较.     

最小值问题的安全多方计算及其应用

安全多方计算是国际密码学界近年来的研究热点.本文主要研究科学计算中最小值问题的安全多方计算,目前尚没有见到关于这个问题的解决方案.本文设计了一种新的编码方法,应用该编码方法和ElGamal乘法同态加密算法,并结合秘密分享以及门限密码体制,在半诚实模型下设计了三个能够抵抗合谋攻击的最小值安全多方计算方案,并应用模拟范例证明了方案的安全性.以最小值解决方案为基础还可以解决最大值安全计算以及并集的安全计算等科学计算问题.效率分析表明所设计的安全计算方案是高效的方案.     

集合成员关系的安全多方计算及其应用

集合成员关系的安全多方计算在保密数据挖掘和保密数据查询等方面有着重要的应用价值.针对以往方案在集合规模较大时的低效问题,本文将原问题转化成多项式一次性求值问题,在此基础上共设计了四个协议.利用同态加密设计了平凡协议1;利用离散对数设计了高效协议2,此协议非常简洁.最后,针对不同的应用场景又分别设计了云计算环境下外包用户计算的协议3和抗抵赖环境下可公开保密判定的协议4.通过分析和比较显示,我们的方案除了集合的势,其余任何信息都没有泄露,并且在集合规模较大时,相比以往方案高效而简洁.     

多重集的保密计算及应用

安全多方计算是近年来国际密码学界研究的热点问题.多重集作为标准集的推广在实际中有广泛的应用,对于多重集的保密计算问题研究具有重要的意义.本文主要研究两方多重集的交集、并集以及基于阈值和集的保密计算问题.首先针对不同问题设计相应的编码方法,结合Paillier加密方案设计保密计算协议,并应用模拟范例方法严格证明协议的安全性.效率分析和实验验证表明本文所设计的协议是简单高效的.     

利用RSA密码体制解决安全多方多数据排序问题

 本文研究了姚氏百万富翁问题的一个推广问题,安全多方多数据排序问题:假设有n方P₁,P₂,…P_n,他们分别拥有一个保密数据集D_P1,D_P2…D_Pn{1,2,…,N}.我们对这多个数据集的并集D=D_P1∪D_P2∪…∪D_Pn中所有的数据进行一个安全的排序,要求在排序结束后各方能够知道他们各自拥有的数据在D中的次序,并且任意一方都不知道其它方拥有的数据的任何信息.我们提出了一个基于RSA同态密码体制的解决安全多方多数据排序问题的方案,并在半诚实模型下对该协议的正确性、安全性和效率进行了分析.     

基于同态加密的高效多方保密计算

多方保密计算是信息社会隐私保护的核心技术,是国际密码学界的研究热点之一.本文首先提出了一种新的对保密数据进行编码的方案,接着利用这种新的编码方案和同态加密方案,构造了一个百万富翁问题新的解决方案,并证明了方案的安全性.新的方案更简洁、更具有普遍意义,能够对可定义全序关系的任意两个对象进行比较.最后用这个新的解决方案解决了另一个新的多方保密计算问题-两个整数的互素问题,证明了方案是安全的.     

基于密钥共享的安全多方计算应用

介绍了安全多方计算的基本概念和基于密钥共享的安全多方计算协议。现有的基于密钥共享的安全多方计算协议,能够计算有限域上的任意函数,但是研究表明,如果一个协议使用广泛,那么必然会牺牲性能上的一些代价。构造了函数f（s1,s2,…,sn）=αs1＋αs2＋…＋αsn的安全多方计算协议,对一般化的基于密钥共享的安全多方计算协议进行剪裁,去掉不相关的部分,并增加可验证性,大大提高了协议效率和实用性。     

有理区间的安全多方计算与应用

本文研究了有理数与有理区间的位置关系以及两个有理区间位置关系的安全多方计算.它们已广泛应用于数据库匹配、定位搜索等领域,是保密科学计算的一个重要分支.但目前已有文献在解决有理数与有理区间的位置关系时提出的协议效率较低,且两个有理区间位置关系问题的研究较为有限.针对这些问题,本文首先用多项式表示区间,将有理数与有理区间位置关系问题转化为整数向量的内积符号判定问题,设计了新的有理数与有理区间的保密计算协议.其次,以有理数与有理区间协议作为基础模块,设计了两个有理区间位置关系的保密计算协议.最后,理论分析及实验结果均表明本文方案是安全高效的,并给出了本文协议在有理数域上的百万富翁问题及计算几何问题的应用.