安全向量优势协议及其应用

百万富翁问题是安全多方计算研究的热点问题之一,也是其他安全多方计算协议的基本构成模块.安全向量优势统计问题是百万富翁问题的推广,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.本文基于同态加密算法,通过对保密的数据进行编码,设计了一个计算百万富翁问题的协议,并利用模拟范例对协议进行安全性证明.然后利用这个新的协议作为基本模块,设计了一个向量优势统计协议,通过效率分析显示我们的方案是简单、高效的.最后将向量优势统计协议应用到整除判定问题和点与若干直线关系判定问题.

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.

无茫然第三方的安全两方向量优势统计协议

安全两方向量优势统计是一类特殊的安全多方计算问题,用于统计两方在不泄露各自私有向量信息的前提下,满足大于关系的分量数目。但现有的安全两方向量优势统计协议都依赖于茫然第三方,协议的安全性和效率较低。为此,在半诚实模型下,利用同态加密算法和向量叉积协议,提出一个无需茫然第三方支持的两方向量优势统计协议。理论分析结果表明,该协议无需茫然第三方即可提高协议的安全性。该协议的通信轮数为2,通信代价较低。在此基础上,将该协议应用于安全两方向量分量和的排序,也能显著提高排序性能。

保密两方量子比较问题的研究

保密两方比较问题用于两方在不泄漏自己保密数值的前提下判断两数值的大小,但现有的解决方案无法对抗强大的量子攻击.设计了一个半诚实模型下的基于量子隐式模n+1加法保密两方量子比较协议,并且详细地分析了该协议的安全性.