云环境下基于多密钥全同态加密的定向解密协议设计

如何在不泄露个人隐私的前提下,对多用户的隐私数据进行分析处理,是当前云环境下迫切需要解决的问题。多密钥全同态加密(Multi-key Fully Homomorphic Encryption,MKFHE)支持对不同用户(密钥)的密文数据进行分析处理,处理后的结果可由所有参与计算的用户联合解密,是实现云环境下多用户数据间安全分析与隐私保护的有力工具。当前主流的MKFHE在联合解密的过程中,通常需要利用安全多方计算中的相关技术,如OT(不经意传输)协议等,来保证广播过程的安全,从而使得解密过程较为复杂。与此同时,解密结果不具备可控性,即对于合法用户而言最终解密的场景并不适用。为了解决这一问题,文章设计实现了基于GSW型MKFHE的定向解密协议,协议底层的全同态加密方案基于误差学习问题(Learning with Errors,LWE),其安全性可以规约到标准模型下理想格的困难问题。该协议能够允许任意合法用户来执行最终的解密过程,相较于GSW型MKFHE方案MW16的解密过程,该解密协议增强了数据拥有者对于密文结果的可控性,且不需要使用安全多方计算中的相关技术,降低了解密过程的交互次数和复杂性,提高了解密过程效率,具有良好的应用前景。