(全)同态加密在基于密文计算模型中的应用

随着云计算和大数据的快速发展,存储在云平台上数据的保密性、用户的隐私保护和数据商业利用一直是困扰学术界和产业界的难题.如何在保证数据机密性和用户隐私的基础上,实现数据的有效利用?(全)同态加密算法出现和快速发展为解决这个难题提供了一种有效方案选择.文章中首先介绍了云平台中存储数据安全性、用户隐私保护和数据商业利用这三者之间的关系和实现这三者之间平衡的重要性.接着,文章给出了基于理想格的Gentry原始方案、基于RLWE的BGV方案和FV方案的效率比较和分析.在上述的比较和分析中,文章给了具体的参数设置,详细地分析了秘钥生成时间、加解密时间和密文同态操作时间.通过分析发现,基于RLWE的somewhat同态加密方案为很多涉及实际问题的计算模型和算法给出了比较高效的解决方案.文章最后给出了基于BGV方案的两个somewhat同态加密应用案例,并且给出相关的效率分析.相关方案的效率分析和实验结果表明基于RLWE的somewhat同态加密方案是解决数据保密性、用户的隐私保护和数据商业利用的最有效方案.

基于同态加密的DBSCAN聚类隐私保护方案

为了降低数据外包聚类运算过程中存在的隐私泄露风险,提出了一个基于同态加密的DBSCAN聚类隐私保护方案。为了加密实际场景中的浮点型数据,给出了针对不同数据精度的3种数据预处理方式,并提出了一种基于数据特点且综合考虑数据精度和计算开销等方面的数据预处理方式的选择策略。由于同态加密不支持密文比较运算,设计了一个用户端与云服务器之间的协议实现密文比较功能。理论分析和实验结果表明,所提方案能够保证数据隐私安全,并且具有较高的聚类准确率和较低的时间开销。

基于同态加密的医疗数据密文异常检测方法

为了避免电子健康数据(electronic health records,EHRs)在异常检测过程中泄漏患者信息和诊断结果等问题,针对医院与患者敏感数据的隐私保护,提出了一种基于CKKS全同态加密的EHRs异常检测隐私保护模型.将医院以及患者的EHRs由CKKS算法实现浮点数同态加密,设计一个基于密文比较算法的协议,通过可信密钥服务器与第三方数据中心之间的通信建立密文态孤立森林模型.并利用CKKS算法的SIMD技术,实现密文数据在孤立森林模型上的异常检测,最终返回密文结果.理论分析和实验结果表明,所提出的方案能够保证EHRs的隐私安全.并且在不同的EHRs数据集上验证,该模型优于传统的明文异常检测算法和同类型密文异常检测算法,且在密文态上能够保持和明文孤立森林算法相近的检测效率,有较好的异常检测效果.