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。     

隐私保护整数区间位置关系判定问题

整数区间是指区间的左右端点都是整数，由左右端点及它们之间的所有整数构成的集合。整数区间的位置关系是指两个整数区间在数轴上的位置的相对关系。针对整数区间位置关系提出一种安全两方计算问题，即隐私保护整数区间位置关系判定问题，该问题旨在帮助拥有隐私整数区间的两个用户，在保护输入隐私的前提下，正确地判断出他们的整数区间的位置关系。定义了整数区间的6种位置关系，给出了整数区间的0-1编码方案，并证明了整数区间位置关系的一种判定准则。基于Goldwasser-Micali加密体制在半诚实攻击者模型下设计了解决整数区间位置关系判定问题的一个两方计算协议，证明了协议的正确性和安全性，并对协议的性能进行了分析和说明。     

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。     

隐私保护整数区间位置关系判定问题

整数区间是指区间的左右端点都是整数,由左右端点及它们之间的所有整数构成的集合。整数区间的位置关系是指两个整数区间在数轴上的位置的相对关系。针对整数区间位置关系提出一种安全两方计算问题,即隐私保护整数区间位置关系判定问题,该问题旨在帮助拥有隐私整数区间的两个用户,在保护输入隐私的前提下,正确地判断出他们的整数区间的位置关系。定义了整数区间的6种位置关系,给出了整数区间的0-1编码方案,并证明了整数区间位置关系的一种判定准则。基于Goldwasser-Micali加密体制在半诚实攻击者模型下设计了解决整数区间位置关系判定问题的一个两方计算协议,证明了协议的正确性和安全性,并对协议的性能进行了分析和说明。     

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.     

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。     

隐私保护整数点和区间关系判定问题

隐私保护地判断整数点和整数区间的属于关系是一类重要的安全多方计算问题,但该问题的现有解决方案存在效率不高、隐私泄露、甚至可能判断错误等缺陷,针对此类不足,构建解决该判定问题的一个安全双方计算协议。首先,分析已有的解决方案并指出不足之处;其次,定义了整数点和整数区间的一种新的0-1编码规则,在此基础上证明了整数点属于整数区间的一个充分必要条件;最后,以此充分必要条件为判定准则,基于Goldwasser-Micali加密体制构建了判断整数点是否属于整数区间的一个安全双方计算协议,并证明了协议的正确性和半诚实模型下的安全性。分析表明,与已有的解决方案相比,所提协议具有更好的隐私保护特性且不会输出错误结果,且在轮复杂度不变的情况下,其计算复杂度和通信复杂度降低了约一半。     

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...     

关于安全判定点和区间包含关系的解决方法

点和区间包含关系的安全判定是指两个用户基于各自的输入信息,共同完成区间是否包含点的判定,并且双方都不能获得对方的输入信息,该问题是一个安全两方计算问题,其在军事、商业领域有着重要的应用前景。分别基于比较和同态加密方案设计了两个点和区间包含关系的安全判定协议,并且分析了协议的正确性、安全性和复杂性。     

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.     

高效的曼哈顿距离保密计算

安全多方计算是密码学领域的热点研究问题之一,文章研究了曼哈顿距离的安全两方计算.曼哈顿距离在许多方面有着重要的理论研究意义和应用价值,比如生物信息学方面.文章基于Paillier同态加密方案,利用绝对值的性质,巧妙地构造了计算整数曼哈顿距离的保密协议,并将其推广到了有理数的范围,设计了一个全新的编码方式,与加密选择技巧...     

字符串匹配的保密计算

安全多方计算是密码学界研究的热点问题,保密判断字符串匹配是安全多方计算的常见问题之一,其在文本处理领域中是非常重要的一个主题.它可以用于数据处理、数据压缩、文本编辑、信息检索等多种应用中.现有含通配符的字符串保密匹配算法大多数只能实现近似匹配,且通配符的使用受个数、位置的限制,使用不灵活.本文设计了一种新的编码方法,应用该编码方法和Paillier加法同态加密算法,在半诚实模型下设计了字符串模式匹配的保密判定协议和含通配符的字符串保密匹配协议,尤其是第二个协议有一些非常理想的特征,字符串中可以包含零、一个或多个通配符,通配符可以位于字符串的任意位置,一个通配符可以代表任意数量的字符.协议可以保密地实现字符串的精确匹配,通配符的使用也很灵活.其次,由于协议是基于同态加密而不是Bloom Filter构造的,从而消除了Bloom Filter造成的误判,实现了更高水平的隐私保护.采用模拟范例证明了协议的安全性,效率分析表明所设计的协议是高效的.     

隐私保护的点与多边形位置关系判定协议

隐私保护的计算几何是安全多方计算的一个全新研究领域。针对已有的安全判定点与多边形位置关系协议 的缺陷,在半诚实模型下,提出基于铅垂线算法和不经意传输协议的隐私保护的点与多边形位置关系判定协议,并对 该协议的正确性、计算复杂性、通信复杂性和安全性进行了分析和证明。新的协议不仅可以在实数域中使用,不局限 于凸多边形,而且能适用于多边形带孔的情况。     

统计分布的多方保密计算

多方保密的概念是姚期智教授首先提出的,是计算网络计算环境中隐私保护的关键技术,在密码学中占有重要的地位,是构造许多密码学协议的基本模块,是国际密码学界近年来研究的热点问题.这方面国内外的学者进行了大量的研究,已经取得了许多理论成果与实用成果,但还有许多应用问题需要研究.介绍了多方保密计算方面的研究现状和一些需要研究的问题,研究了统计工作中所遇到的保密问题,主要解决在统计工作中经常遇到的统计分布的保密计算问题,基于计算离散对数困难性假设,运用严格的逻辑推理方法,提出了该问题的3个多方保密计算方案,并用模拟范例证明了方案的保密性.这样的问题尚没有见到研究报道,解决方案对于实际工作中的保密统计计算有重要的意义,它们可以用于保护统计过程中被统计对象的各种数据的保密,从而使被统计者不用担心隐私的泄漏,使所获得的数据更为可靠,更具有参考价值.     

集合交集元素之和的保密计算

安全多方计算是国际密码学的研究热点之一,保密计算集合交集元素之和问题是安全多方计算比较新的问题之一.该问题在工商业、医疗健康等领域具有重要的理论意义和实用价值.现有解决方案是在有全集情况下设计的,在计算过程中会泄露交集的势且存在一定的误判.在半诚实模型下基于Paillier同态加密算法设计了3个协议,协议1计算共有标识符的数量（即用户标识符交集的势）以及与这些用户相关联的整数值之和,协议2和协议3是在不泄露交集势的情况下计算交集元素关联值之和.整个计算过程不泄露关于协议双方私人输入的任何更多信息.所提协议是在无全集情况下设计的,采用模拟范例证明了所设计协议的安全性,用实验验证协议的高效性.     

安全多方计算理论研究综述

文章针对安全多方计算理论的广泛应用价值和研究热潮,综述了安全多方计算理论的研究现状。在分析安全多方计算理论的数学模型、与密码学的关系、应用领域和基础协议的基础上,着重梳理了安全多方计算理论的研究进展,进一步探讨了研究热点和发展趋势。     

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.     

完善保密密码体制的条件和存在性证明

密码体制的完善保密性是衡量保密系统安全性的重要方法。通过深入分析密码体制的明文空间、密文空间、密钥空间及密钥概率之间的关系,给出并证明了两个特殊密码体制具有完善保密性的必要条件;提出了一种构造完善保密密码体制的实现方案和4个相关的条件;对一类尚未解决的特殊完善保密密码体制的存在性问题给出了相应的结论和证明;并总结了一类无法构造完善保密密码体制的明文空间、密文空间、密钥空间之间的参数关系,进一步收敛了构造完善保密密码体制的条件。     

空间几何对象相对位置判定中的私有信息保护

保护私有信息的计算几何是一类特殊的安全多方计算问题,它是指在一个互不信任的多用户网络中,几个用户基于各自输入的几何信息共同协作来完成某项可靠的计算任务,但任何一个用户都不愿意向其他用户暴露自己的输入,该问题在协作进行太空开发等领域有着重要的应用前景.秘密判定两组数据是否对应成比例是安全多方计算的一个基本问题,在判定空间几何对象相对位置关系中起着重要作用.设计了判断两组数据是否对应成比例的秘密判定协议;分析了该协议的正确性、安全性及复杂性;在保护用户私有输入信息的条件下,解决了空间中点、直线、平面等几何对象之间的相对位置判定问题.