安全多方信息比较相等协议及其应用

安全多方信息比较协议是一个由两方向多方进行推广的问题,可以在不泄漏各个参与方信息的情况下比较出多方信息是否全部相等以及得到具有相等信息的参与方的数目.该问题的研究目前尚没有见到报道.本文在半诚实模型下利用设计的F函数和具有语义安全性的加法同态加密体制设计了一个安全多方信息比较协议;分析了该协议的正确性,安全性和效率.该方案在安全多方计算研究中有广泛应用.

基于OBDD的多方信息安全比较相等协议

针对现有解决方案计算复杂度高、编码规模大以及因明文数量限制而导致的密文碰撞的安全问题,利用基于OBDD的安全函数评估协议和加法同态加密机制,提出一个新的多方信息安全比较相等协议,并分析了该协议的安全性、正确性和效率。该协议对参与者的私有信息采用常规的二进制编码,利用基于OBDD的安全函数评估协议对参与者的私有信息进行评估,并利用加法同态加密机制计算具有相等私有信息的参与者数目。与已有解决方案相比,该协议不仅降低了计算复杂度,而且弥补了已有解决方案存在的安全问题,并具有良好的可扩展性。

基于健忘传输的安全双方向量相等协议

安全多方计算研究的是如何使一组互不信任的参与方联合实现保护隐私的协同计算问题,即在保证计算结果正确的同时,确保任何参与方的隐私输入都未向任何人泄露。向量相等问题是一类重要的安全双方计算问题,以健忘传输协议为基本密码学原语,在半诚实模型下,提出一种安全双方向量相等协议,证明了协议的正确性和安全性,并对协议的复杂度进行了说明。

基于LWE两方数相等的保密计算协议

保密地比较两方数是否相等是安全多方计算(SMC)问题中重要的研究内容,其在数据挖掘、在线推荐服务、在线预定服务、医药数据库等领域有着重要应用。针对半诚实模型下两方保密比较协议无法抵抗恶意攻击的问题,提出一种恶意模型下两方数相等的保密计算协议,采用基于格上差错学习(LWE)困难性问题的公钥加密机制和Paillier加密方案,使得存在恶意攻击者的情况下能够阻止恶意攻击行为发生,同时证明协议在恶意模型下是安全的。分析结果表明,该协议执行完成后不会泄露通信双方的私有信息,与半诚实模型下两方保密比较协议相比,能有效抵抗恶意攻击者的攻击,为SMC通信提供了较好的解决方案。

多边形相似判定中的私有信息保护

隐私保护的计算几何问题指的是参与合作的各方在不向其余各方泄漏自己的私有输入数据的情况下,共同合作完成某些计算任务,秘密判定多边形相似是一个特殊的保护隐私的计算几何问题,在很多领域有着重要的应用.秘密判定两组数据是否对应成比例和对应相等对秘密比较多边形相似起着重要的作用.本文在比较相等协议和点积协议的基础上设计了相应的判定协议,分析了协议的正确性、安全性及复杂性,解决了秘密判定多边形相似问题,取得很好的结果.

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.