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.     

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.     

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.     

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...     

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...     

集合交集问题的安全计算

安全多方计算是隐私保护的核心技术,也是密码学研究的热点.由于生活中很多问题可转化为对集合的运算,因此集合是安全多方计算研究的重要内容.现有对集合的运算包括保密计算集合的交(并)集、保密计算集合的势、保密判定元素与集合的关系、保密判定集合包含等.本文主要利用保密替换、加密选择、密码系统的加法同态性研究了三个新问题,分别为...     

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.     

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...     

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...     

半诚实模型下关于安全多方求解交集问题的研究

特殊情形下的安全多方计算问题是目前密码学界研究的热点,特殊的安全多方计算协议的设计与分析自然成为当前人们致力研究的热门课题。数据库共享过程中,如何在不暴露各自数据集的前提下计算出交集？一直是我们感兴趣的问题,问题的解决对实现新型、安全、公平的数据共享有着重要的意义。在半诚实模型下我们基于计算不可区分概念以及交换加密的安全性假设,给出了一个用于求解交集的特殊安全双方计算协议。该协议具有公平性、安全性,并借助茫然第三方的参与,使协议简单有效。作为茫然第三方不知道最后结果及参与方的秘密,也不能与参与方串谋作弊。文中对协议的安全性进行了理论证明和分析。该协议在政府文件共享、医疗机构的合作研究、数据挖掘等领域中有着广阔的应用前景。     

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.     

Symmetric cryptographic solution to Yao’s millionaires’ problem and an evaluation of secure multiparty computations

Secure multiparty computation has become a central research focus in the international cryptographic community and in the future likely will represent an integral part of computing science. Protocols for Yao’s millionaires’ problem provide the building blocks for many secure multiparty computation protocols, which makes their efficiency critical. Unfortunately, all known protocols for Yao’s millionaires’ problem employ public key cryptography and thus are inefficient. This article constructs a new efficient solution to Yao’s millionaires’ problem based on symmetric cryptography. We first develop an efficient protocol for set-inclusion problems, which has independent interest for secure multiparty computations. The privacy-preserving property of the solution is demonstrated by a well-accepted simulation paradigm. To compare the security levels of different solutions, we propose a new security paradigm that quantitatively captures the security levels of different solutions and can determine which secure multiparty computation solution is preferable. This article thus provides an important supplement to the simulation paradigm. Together with the simulation paradigm, it offers a complete security evaluation benchmark for multiparty computations.     

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.     

基于字符串排序的高效保密数据库查询

安全多方计算是近年来国际密码学界研究的热点问题之一,是信息社会隐私保护的核心技术.保密地将字符串按照字典序排序问题是一个全新的安全多方计算问题,在信息安全领域有重要的实际意义和广泛的应用前景.它不仅可以提高保密数据库查询的效率,还可以解决大数据情况下的百万富翁问题.为了保密地判断两个字符串按照字典序排序的位置关系,本文首先设计了一种新的编码方法和一种基于ElGamal加密算法的云外包计算下的同态加密方案,在此基础上提出了一个高效,简单的协议,并对协议做了正确性和安全性分析,同时给出了协议计算复杂性和通信复杂性的理论分析与实验验证.最后将保密的字符串排序问题的协议应用于解决百万富翁问题,从根本上解决了大数据情况下的百万富翁问题.     

A novel quantum scheme for secure two-party distance computation

Secure multiparty computational geometry is an essential field of secure multiparty computation, which computes a computation geometric problem without revealing any private information of each party. Secure two-party distance computation is a primitive of secure multiparty computational geometry, which computes the distance between two points without revealing each point’s location information (i.e., coordinate). Secure two-party distance computation has potential applications with high secure requirements in military, business, engineering and so on. In this paper, we present a quantum solution to secure two-party distance computation by subtly using quantum private query. Compared to the classical related protocols, our quantum protocol can ensure higher security and better privacy protection because of the physical principle of quantum mechanics.