保护隐私的逢低买入拍卖协议及其推广

针对当前互联网上流行的逢低买入拍卖机制,利用分布式ElGamal加密方案的同态引理在半诚实模型下设计了一个不使用拍卖行的拍卖协议,使买家在不泄露各自信息的情况下共同计算出成交价,并对协议的正确性和安全性进行了分析,然后对该协议进行了一般化推广,提出了一个安全多方计算中的基本问题——安全区间分布问题,给出了该问题的通用解决方案,并探讨了该方案在实际中的应用.     

扩展代理多方计算及其协议

针对安全多方计算中参与者无法执行协议的缺陷,提出了扩展代理多方计算模型. 相对于已有的几种相关模型,该模型具有安全性更强的特点. 从函数性、协议及协议安全性等方面形式化描述模型,并设计了该模型下的安全求并集协议,讨论和分析了该协议的效率、安全性与正确性.     

基于分支程序逆向评估的安全多方计算

针对传统决策函数表示计算复杂度高、编码规模大、参与者局限于2方问题,提出一个基于边值二叉决策图和分支程序逆向评估的解决方案。引入边值二叉决策图(EVBDD)技术,给出一种基于 EVBDD的安全2方计算协议;引入分支程序逆向评估方法,将安全计算参与者由传统的2方扩展到多方;借助基于边值二叉决策图的安全计算协议为基础协议,设计一个基于分支程序逆向评估安全多方计算协议;对协议的正确性、安全性和效率进行分析。与现有解决方案相比,新协议提高了效率,弥补了因隐私泄漏出现的安全问题。     

高效的安全几何交集计算协议

在不泄露各自私有信息的前提下, 一组互不信任的参与者进行的多方合作计算叫做安全多方计算(securemulti-party computation, SMC). 而安全交集计算是安全多方计算一个重要的子问题, 它主要解决如何通过协同计算求得交集并保证隐私安全的问题, 该问题在社交网络、军事、商业领域有重要的应用前景. 针对目前交集计算方法效率低下和计算复杂的特点, 该文设计了一种高效安全的交集计算协议, 该协议通过把集合中的每一个元素转换成平面空间中的点, 再利用点与点的距离关系求得交集. 最后通过仿真实验验证了协议的正确性、安全性和复杂性.     

矩阵负特征值的上下界估计

矩阵是一类特殊矩阵,R.L.Smith在文献中证明了它有且只有一个负特征值,并利用N0矩阵谱半径给出了N0矩阵负特征值的一个粗略上界和下界估计.而本文仅仅利用N0矩阵本身的元素给出了一个更加实用且计算简单的上界和下界估计.     

可验证的多方门限秘密共享生成技术

采用具有信息论安全的非交互可验证承诺方案,结合Shamir门限秘密共享方法,构造了一个非交互式可验证的生成(k,n)门限秘密共享的多方安全计算方案.协议中的验证过程可以防止参与者的欺骗行为,可以抵抗少于k个参与者的合谋攻击,具有高安全性.秘密共享的产生是非交互式的,具有较高的效率.同时给出了方案的安全性证明并进行了性能分析.     

箭头矩阵在最小最大特征值条件下的完成问题

引入并讨论了对称箭头矩阵完成问题:在事先给定的对称箭头矩阵中嵌入一行一列使之成为新的对称箭头矩阵,并且具有指定最小最大特征值.利用箭头矩阵特征多项式之间的递归关系,给出并证明了这个问题存在惟一解的充要条件,以及解的一般公式与计算方法.同时还给出了存在非负解及均匀箭柄解的充要条件.利用该问题解决了逆特征值问题:求一个对称箭头矩阵,使它的各阶顺序主子阵具有给定的最小最大特征值.并给出该逆特征值问题解的计算方法.数值计算表明,该算法更有效.     

映射相等问题的安全双方计算协议

安全多方计算协议是指拥有秘密输入的 方,在不泄漏各自秘密输入的前提下共同正确地计算1个函数,并且除了输出所反映的信息之外,任何一方的输入信息都不泄漏.基于可交换确定型加密体制, 在半诚实模型下给出了判断元素属于集合、集合相等及同一集合上的等价关系相等的安全双方计算协议．给出了利用核、像和核类来判断映射相等的方法,在此基础上进一步提出了判断映射相等的安全双方计算协议, 并对协议的正确性, 安全性和效率进行了说明．     

分布式乘法计算

分布式乘法计算协议是应用很广泛的基础密码协议。分布式乘法计算是构造门限密码体制的基本模块，同时也是安全多方计算领域的重要研究内容。文中分析了几种主要的分布式乘法计算方案，并基于可验证秘密共享，给出了在不同情况下的多项相乘的鲁棒分布式乘法计算协议，其中并行不交互的鲁棒分布式多项相乘乘法计算协议效率较高，且保持了不交互特性。     

利用对称性求最小值问题

安全多方计算问题,在很多领域得到了越来越广泛的应用,已成为信息安全领域的研究热点之一。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。利用点积协议,提出了关于利用对称性求最小值问题的保密协议,并分析了协议的正确性、安全性和复杂性。     

可同时求解最大最小值的安全保密计算协议

安全多方计算因其具有去中心化、输入隐私性、公平性等特点，对于研究数据隐私保护问题具有重要的价值，能够保护各个参与者的秘密信息。而安全多方计算中一个最基本的问题就是保密计算多个数据的最值，目前该问题只能通过多次调用子协议来分别求出最大值和最小值或者将该问题转化为排序问题来解决，但这种做法会大大增加计算复杂度甚至会泄露最大值和最小值之外的其他隐私信息。本文针对现有的安全多方计算协议存在的不能一次性保密计算最大值和最小值、效率低下、保密计算结果由唯一的指定解密密钥持有者获取等问题，提出一种新的隐私数据编码方法，在此基础上结合 ElGamal 同态加密算法以及最大门限解密构造了一种无需可信第三方的可同时求解最大值、最小值的安全高效保密计算协议，该协议能够根本抵抗合谋攻击。在此基础上，基于理想-现实模拟范例证明所提方案在半诚实模型下的安全性，最后选取同类方案进行效率分析和性能对比，理论分析和仿真验证表明所提协议在满足更高安全性的前提下，计算复杂度和通信复杂度也较已有方案具有一定的优势。     

密钥共享体制与安全多方计算

本文通过对密钥共享体制安全性的完整刻画,讲述了完美的、统计的和计算的三大类密钥共享体制的统一定义.进而,分析了具有乘性的线性密钥共享体制为何和如何用于安全多方计算,同时较详细地分析了安全多方计算的安全性含义.     

大数据环境下跨组织间协同优化决策的隐私保护算法

组织协同决策分析的数据具有大数据的分布性、异构性和隐私性等典型特征。安全多方计算是一种基于协同机制或协议的隐私保护算法,但它一些常用的单调张成等方法却无法挣脱计算复杂性的困扰。本文主要研究组织间两种结构的协同优化决策问题,提出针对决策变量与约束参数隐私保护的安全多方计算协议,并给出相对应的安全证明。研究表明对于本文构造的SMC协议,可以降低优化协同决策的计算复杂度,部分隐私信息无须加工传送也可以完成计算任务。     

基于纠缠交换的量子身份认证协议

提出了基于纠缠交换的量子两方身份认证协议,并扩展到基于纠缠交换的量子多方身份认证协议.协议中通信用户初始共享的纠缠粒子对用作认证密钥.用户通过对事先共享的纠缠粒子对进行纠缠交换和经典通信,实现用户之间的身份认证.另外对2种量子身份认证协议的安全性分别进行了分析.     

安全多方模糊综合评判模型及协议

传统的模糊综合评判模型必须集中所有数据进行计算。针对分布式环境中多个用户综合评判问题,提出了安全多方模糊综合评判模型(SMFCE)及其主要性质。该模型允许多个分享数据的用户分处不同地点完成评判过程,并且不泄露各自持有的数据。然后,针对参与方按行分享模糊评价矩阵的情形,基于安全多方计算理论,设计出半诚实模型下SMFCE问题的解决方案。最后,对方案的正确性和安全性进行了证明。     

基于安全多方计算的车载网隐私保护机制

为了解决当前车载网隐私保护机制的安全性和效率问题,基于安全多方计算理论和匿名认证协议,提出了一种新的车载网节点隐私保护方案.该方案利用线性方程组的求解理论,采用安全高效的茫然传输机制,避开了传统的计算复杂的公钥密码算法.对方案的安全性和效率分析的结果表明,新方案不仅能够解决车载网中发送者隐私、接收者隐私、匿名性、共谋攻击、重放攻击等多种安全问题,而且认证效率也得到了有效提高,在计算性能受限的物联网环境中,具有理论和应用价值.     

动态对等群组中高效安全的群组密钥管理方案

提出了一种安全有效的分布式群组密钥管理方案,并对其安全性进行了证明。提出的方案基于层次密钥树结构和多方密钥协商并具有密钥独立性和无状态型等特征。通过对计算量、存储量和通讯量进行分析和比较可知,三叉树是最适合群组密钥管理的逻辑结构,其对应的密钥管理协议在计算量、存储量和通讯量上都是十分有效的。