两个集合相等的多方保密计算

多方保密计算是近年来国际密码学界的一个研究热点,集合问题的多方保密计算是其中的一个重要组成部分.两个集合相等问题的多方保密计算研究尚没有见到报道.文中研究两个集合相等的多方保密计算问题,通过将集合与自然数对应,再利用比较自然数是否相等的方法,实现集合的比较.文中提出了集合相等问题的两个多方保密计算方案,并利用模拟范例证明了方案的安全性.这些方案在多方保密计算研究中有广泛的应用.     

集合之间基本操作的保密计算协议

保密集合操作是特殊安全多方计算中的一个重要研究内容。考虑了集合操作问题的保密计算,基于一些基础的密码学方案和协议为集合相交、集合相并、集合包含这几个基本的集合操作问题提出了相应的保密计算协议,并对其性能做了分析与讨论。它们作为重要的密码学基本协议对解决保密计算几何,保密数据挖掘等其他相关安全多方计算问题有着重要的应用价值。     

保护隐私的有理数科学计算

安全多方计算作为密码学的基本组成部分,是各种密码协议的基础,是国际密码学界的研究热点。近年来,许多学者研究了各种各样的安全多方计算问题,包括保密的信息比较、保密的集合问题和保密的计算几何等,并提出相应的解决方案。而在许多实际应用场景中,安全多方计算问题需要应用有理数进行描述,因此研究有理数域上的安全多方计算问题具有重要的理论与实际意义。但现有的安全多方计算问题的研究成果大多数局限于整数范围,且研究的数据主要是单维度数据。关于有理数域上多维度数据安全多方计算问题的研究较少且无法推广应用。基于有理数的分数表示形式,设计了新的编码方案（有理数编码方案和有理向量编码方案）,可将有理数域上任意维数的数据进行编码,为研究有理数域上其他安全多方计算问题提供了新的解决思路。以该编码方案和单向哈希函数为基础,分别设计了有理数相等、有理向量相等和集合问题的保密判定协议。所设计的协议仅采用基本算术运算和单向哈希函数进行计算,不需要使用公钥加密算法,使得协议的计算效率较高;且协议对研究问题中的数据范围没有限制,适用范围更广。进一步应用模拟范例严格证明了协议在半诚实模型下的安全性;并通过理论分析和模拟实验验证了...     

向量等分量数的两方保密计算及推广应用

安全多方计算是近年来国际密码学界的研究热点.安全向量计算作为安全多方计算研究的重要内容,也是解决许多实际安全计算问题的基本工具.在科学研究中很多研究对象都可以用向量来刻画,并通过对这些向量进行各种计算从而得到所需结果,这也使安全向量计算在电子商务推荐、保密的分类、保密聚类等研究中得到了广泛应用.本文主要研究向量等分量数计算问题,即保密计算两个向量有多少个对应分量相等,这个问题的研究对于安全多方计算和隐私保护有重要的理论与实际意义.首先设计编码方法对保密向量进行编码,并结合具有加法同态性的Paillier加密方案,针对数据范围有限制和无限制两种不同情形分别设计了高效的保密计算协议,应用模拟范例严格证明了协议的安全性.作为向量等分量数保密计算协议的应用,进一步研究了向量等分量数阈值判定问题和向量优势统计问题的解决方案.并以所设计的协议为基础解决了多个点与区间(或集合)关系判定问题和字符串模式匹配等实际应用问题.复杂性分析和实验测试都表明本文协议是高效和实用的.     

云环境下集合隐私计算

多方保密计算是网络空间安全与隐私保护的关键技术,基于同态加密算法的多方保密计算协议是解决云计算安全的一个重要工具.集合隐私计算是多方保密计算的一个基本问题,具有广泛的应用.现有的集合隐私计算方案多是基于两方的情况,基于多方的方案较少,效率较低,且这些方案都不能扩展到云计算平台.本文首先设计了一种新的编码方案,根据新的编码方案和同态加密算法在云计算环境下构造了一个具有普遍适用性且抗合谋的保密计算集合并集问题解决方案.该方案中的同态加密算法既可以是加法同态又可以是乘法同态的加密算法.本文进一步利用哥德尔编码和ElGamal公钥加密算法构造了一种适用于云计算的高效集合并集计算方案.这些方案还可以对多个集合中的所有数据进行保密排序,并证明这些方案在半诚实模型下是安全的.本文中的方案经过简单改造,也可以保密地计算多个集合的交集.     

点和区间包含问题的保密计算

安全多方计算问题是近年来密码学研究的热点问题,其中多方保密计算是网络空间隐私保护与信息安全的关键技术。文章研究了计算几何中有理数域内点和区间包含问题的保密计算问题,即保密的判定一个隐私的有理数是否属于一个保密的有理区间。文章利用安全多方计算的思想设计了一个高效的安全协议,并证明了协议在半诚实模型下的安全性,与现有的其他文献相比,本文的协议具有更低的计算复杂度。     

数轴上保密关系测定协议

近些年来,安全多方计算一直是信息安全领域的热点问题之一,已经成为分布式网络用户在协同计算中用于隐私保护的关键技术.信息安全学者已经提出若干安全多方计算问题的解决方案,但更多的安全多方计算问题还有待研究.研究数轴上的保密关系测定问题,着重探讨3个子问题：（1）面向有理数的点（或数）与区间保密关系测定问题;（2）面向有理数的多维点与区间保密关系测定问题;（3）面向有理数的区间与区间保密关系测定问题.数轴上的保密关系测定问题在隐私保护领域有着广泛的应用,可以作为基础模块用于构造其他安全多方计算协议.基于由加密方计算（或选取）加密底数的Paillier变体同态加密方案,设计了3个数轴上的保密关系测定协议：面向有理数的数与区间保密关系测定协议、面向有理数的多维点与区间保密关系测定协议以及面向有理数的区间与区间保密关系测定协议.并在标准模型下,采用模拟范例（ideal/real）分析了3个协议的安全性.这3个协议中的保密比值计算思想直接可以用于解决有理数范围内的百万富翁问题.更广泛地,这3个协议还可以作为基础模块用于解决保密点与圆环区域关系判定问题、点与凸多边型位置关系判定问题、保密近感探测问题等安全多方计算问题.     

保护隐私的曼哈顿距离计算及其推广应用

安全多方计算是信息时代保护隐私和信息安全的一项关键技术.安全多方科学计算是安全多方计算十分重要的组成部分,目前已经有许多安全多方科学计算问题的解决方案,但还有更多的问题值得人们去研究.关于曼哈顿距离的安全多方计算问题目前研究的结果很少,构造曼哈顿距离的安全计算协议在密码学中有着重要的理论意义,作为基础协议能够广泛应用于其他安全多方计算协议的构造,比如保密计算两点间路径问题,保密判定点与区间以及点与点集的关系问题,以及向量相似度的保密计算都可以归约到曼哈顿距离的安全多方计算问题.本文应用加密选择技巧与一种新的编码方法相结合,以Paillier加密算法为基础,对于不同的情形(无全集限制或有全集限制)设计两数之差绝对值的高效保密计算协议.并以此为基础,设计出两种不同情形下保密计算曼哈顿距离的协议.本文证明了在半诚实模型下这些协议是安全的,并通过模拟实验来测试协议的具体执行时间,理论分析和仿真结果表明本文方案是简单易行的.最后,文中给出实例阐明本文协议在理论以及实际中的广泛应用.     

集合包含与几何包含的多方保密计算

多方保密计算是近几年国际密码学界研究的一个热点问题．研究了保密的集合包含与几何包含问题,提出集合包含问题的多方保密计算方案,在此基础上结合Montecarlo方法与cantor编码方法,提出了任意几何图形包含问题的近似多方保密计算方案．并利用模拟范例证明了方案的安全性．同已有的方案相比,提出的方案适用范围广、通信复杂性低;在解决已有方案可解决的同样问题时,某些情况下计算复杂性也比较低．     

恶意模型下的最大(小)值保密计算

安全多方计算是国际密码学界研究的热点,计算一组数据的最大(小)值问题是一个基本的计算问题,保密计算最大(小)值是安全多方计算的一个基础问题,在电子商务、保密招投标、保密数据挖掘等方面有广泛的应用,还可以作为基本模块用于构造更多的安全多方计算协议如各种保密优化协议、保密推荐协议、保密选优协议.目前这个问题的解决方案都只能...     

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.     

向量等分量数的保密计算及应用

随着信息技术的快速发展, 在保护数据隐私的条件下进行多方合作计算变得越来越普及, 安全多方计算已经成为解决这类保密计算问题的核心技术. 向量的保密计算是安全多方计算的重要研究方向, 目前有很多研究成果, 包括保密计算向量的点积, 保密的向量求和等. 但关于保密计算向量等分量数的研究成果还很少, 且主要研究向量分量在有全...     

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。     

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...     

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。     

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.     

抗主动攻击的保密比较协议

互联网、物联网和大数据的迅速发展,为数据共享带来了无限的机遇,也给私有数据的隐私保护带来了严峻的挑战.安全多方计算是数据共享中隐私保护的关键技术,是密码学的一个重要研究方向,也是国际密码学界研究的热点.保密比较两个数的大小是安全多方计算的一个基本问题,是构建其他隐私保护协议的一个基本模块.当比较的数较小时,还没有可靠的能够抵抗主动攻击的保密比较问题解决方案.很多应用场景中的参与者可能会发动主动攻击,因为尚没有抗主动攻击的保密比较协议,这些场景中的保密比较问题还无法解决.因而研究抗主动攻击的保密比较问题解决方案有重要理论与实际意义.提出了一种加密-选择安全多方计算模式和编码+保密洗牌证明的抵抗主动攻击方法.在此基础上,设计了半诚实模型下安全的保密比较协议,用模拟范例证明了协议的安全性;分析了恶意参与者可能实施的主动攻击,结合ElGamal密码系统的乘法同态性、离散对数与保密洗牌的零知识证明设计阻止恶意行为的措施,将半诚实模型下安全的保密比较协议改造成抗主动攻击的保密比较协议,并用理想-实际范例证明了协议的安全性.最后分析了协议的效率,并通过实验验证协议是可行的.     

秘密区间与阈值的保密判定

安全多方计算(SMC)是密码学领域近年来的研究热点,是信息安全保护的关键技术。区间安全多方计算问题在密码学中具有重要的理论意义。之前的研究很少涉及到秘密区间,即区间是由两方或多方合作生成的,任何人对区间信息一无所知。秘密区间问题在现实生活中有很重要的实际意义。主要研究的是秘密区间与阈值的保密判定问题,针对两方合作生成秘密区间,基于Paillier同态加密算法设计了一个协议;针对多方合作生成秘密区间,利用编码原理并结合Lifted ElGamal同态加密算法,提出了优化协议。所设计的安全多方计算协议均能抵抗合谋攻击,并利用模拟范例证明了协议的安全性。利用所设计的协议可以解决很多实际应用问题。