云计算环境下基于全同态加密的神经网络分类预测研究

在云计算环境下,数据挖掘应用中的数据共享和服务外包在产生巨大财富的同时,也带来了隐私泄漏的风险,其信息安全问题亟待解决。对云计算环境下神经网络预测分类服务外包中存在的风险以及全同态加密算法的应用进行了分析,使用平方函数作为神经网络中的非线性激活函数,设计并实现了一种密文域的数据分类预测方案,并对该方案运行过程中的5个主要步骤：模型训练、模型加密、数据加密、密文计算和解密结果进行详细描述。设计的测试实验结果验证了该方案的可行性,保证了模型和数据在整个神经网络处理过程中不被泄漏,可有效保障数据和模型的安全与隐私。     

多密钥全同态加密的研究现状与发展趋势

全同态加密是隐私保护的一种技术,可以使数据在密文状态下进行运算且运算结果解密之后与在明文状态下的运算结果一致。多密钥全同态加密允许在不同密钥下加密的密文之间进行同态操作。加密方案中存在密钥交换、密文扩展等影响运算效率的多项式函数,而且投入实际应用的方案需具备良好的计算效率。以同态加密的3个发展阶段为分水岭,分别梳理每一阶段的多密钥全同态加密的基本构造流程并分析学者们对其进行的核心优化方法。最后简要讨论多密钥全同态加密方案面临的问题并展望未来可能的优化方向。     

云计算环境下基于全同态加密的人脸信息保护

伴随人工智能技术的快速发展,人脸识别以其便捷性和实用性已广泛应用于金融领域中的客户身份验证,可帮助企业快速提升业务办结效率.但同时,在云计算环境下客户的人脸隐私存在数据泄漏的风险,其信息安全问题亟待解决.对云计算环境下的人脸识别存在的风险以及全同态加密的应用进行了分析,提出了一种基于全同态加密的隐私保护人脸识别方案,并...     

支持多跳的多策略属性基全同态短密文加密方案

多策略属性基全同态加密可在多用户环境下同时实现共享数据的细粒度访问控制和不同策略属性基密文的同态计算.针对目前支持多跳多策略的属性基金同态加密方案密文尺寸较大,同态计算效率不高的问题,提出了一个基于LWE(Learning With Error)问题,支持多跳多策略的属性基全同态短密文加密方案.方案可实现对满足不同访问...     

基于全同态加密与对称加密融合的批处理研究（英文）

现有的全同态加密方案都具有很大的密文膨胀问题,该问题是制约实际应用的重要瓶颈.为了提高传输效率,Naehrig等提出了混合加密的想法,即用户使用密钥为k的对称算法E加密明文m,再使用公钥为pk的全同态方案加密密钥k,将缩小尺寸后的密文c′=(HE_(pk)(k),E_k(m))发送给云端,云端可以同态运算解密电路C_E~(-1)解压出同态密文HE_(pk)(m).本文将全同态加密与对称加密融合方案推广到批处理形式,利用中国剩余定理将l个密文E_k(m_0),…,E_k(m_(l-1))打包进一个密文C中,将C′=(HE_(pk)(k),C)发送给云端.云端利用C′,只需要同态运算C_E~(-1)一次就可以恢复出全部的HE_(pk)(m_i),这个过程在原方案中需要进行l次.通过这种方式,极大地缩短了原本需要耗费大量计算的同态运算解密电路过程.文中以批处理GSW13全同态加密与FLIP流密码融合方案为例详细说明了这一过程.与原方案相比,对于安全参数为λ的FLIP流密码方案,批处理方案可以将这个过程的计算复杂性从■缩小到■     

基于身份的同态加密

目的提出一种格上的基于身份的同态加密方案。方法利用格上的LWE(learning with error)难题将身份信息加入参数的设置,选取加密所用的密钥,以LWE加密算法,身份加密算法以及同态加法的要求为基础。结果利用该密钥加密的输出结果满足同态加法,证明了方案的正确性和在适应性选择身份和选择明文攻击下(IND-ID-CPA)的安全性。结论方案可以抵抗量子计算的攻击,密钥短,便于密钥的管理,可以直接对加密信息进行处理。     

一种基于CKKS同态加密与神经网络的安全人脸识别方案

随着大数据技术的不断发展,人脸识别应用越来越广泛,但随之而来的是用户隐私数据泄露等安全问题.针对此,提出一种在云服务器下基于同态加密与神经网络的人脸识别方案.通过CKKS同态加密方案对人脸图像进行加密,在云服务器中通过ResNet50 Model与Arcface Loss函数对LFW数据集进行训练,计算加密图片之间的向量相关性,对密文结果解密并比较阈值判断是否为同一个人,实现人脸识别.实验结果表明,该方案在LFW数据集上,阈值大约为0.25时,密文中的识别准确率达到99.398%,证明本文方案具有较高的识别精度.     

机器学习算法在同态加密数据集上的应用

大数据时代要求数据在云端进行存储和计算,这导致敏感数据隐私泄露的问题。该文提出了一种在同态加密数据集上应用机器学习分类算法的方案:首先对明文进行预处理,保证其满足对数据进行同态加密的要求;然后在加密数据集上通过协议实现比较、排序等操作;最后获取分类结果。客户端将加密数据上传,可以保证服务器端不会获取任何敏感信息;选取同态加密算法,能够保证服务器端仍可对密文执行相关操作。实验结果表明:该方案适用于Bayes、超平面和决策树分类器,其经过修正具有良好的适用性能,准确率高。     

一种基于同态公钥加密体制的匿名数字指纹方案

随着电子商务的日益普及，如何保护数字多媒体作品的版权已成为当前迫切需要解决的问题。基于同态公钥密码体制的匿名指纹模式因为实现简单而受到人们的重视。分析了现有的基于同态公钥加密体制的数字指纹方案所存在的问题，提出了一种基于同态公钥加密体制的匿名数字指纹方案。分析表明，该方案具有用户的匿名及不可关联、发行商的可保证安全和用户的可保证安全等特性。     

基于旋转算子的非交互式量子同态加密方案

量子同态加密是量子密码学的一个重要分支,它可以直接对密文量子态进行计算,同时保证计算的正确性和数据的安全性.对量子门T进行量子同态加密会产生额外的相位门S,如果不消除该错误则不能得到正确的输出.使用量子门隐形传态可以非交互地消除相位门错误,但是增加了解密复杂度.本文利用旋转算子实现了T/T^?门的量子同态加密,提出了非交互式量子同态加密方案.该方案解密复杂度为O(1),加密复杂度为O(N),其中N是量子线路中量子门的数量.本文证明了该方案是信息论安全的以及能够实现对任意量子线路的量子同态加密,并且在IBM Quantum Experience上实现了对Toffoli门分解线路的量子同态加密.     

An Improved Ciphertext Retrieval Scheme Based on Fully Homomorphic Encryption

In order to guarantee the user's privacy and the integrity of data when retrieving ciphertext in an untrusted cloud environment, an improved ciphertext retrieval scheme was proposed based on full homomorphic encryption. This scheme can encrypt two bits one time and improve the efficiency of retrieval. Moreover, it has small key space and reduces the storage space. Meanwhile, the homomorphic property of this scheme was proved in detail. The experimental results and comparisons show that the proposed scheme is characterized by increased security, high efficiency and low cost.     

基于二元多项式与中国剩余定理的多秘密分享方案

在基于单向函数和二元多项式的秘密分享方案的基础上,利用中国剩余定理构造了一个(t+1,n)门限可验证的多秘密分享方案.这个方案便于成员加入和系统的更新.     

基于孙子定理的（t，n）门限群签名方案

当前,数论已被广泛运用于公钥密码学,而公钥密码学的一个重要运用就是数字签名,在大多数情况下,签名通常是一个人,然而当所需签名的消息代表一个群体时就需要群体中的一部分人同意,门限签名方案就被用作解决这个问题,文章运用ELGamal公钥密码理论和Schnorr理论,提出了一个基于孙子定理的（t,n）门限群签名方案．     

Modified Multi-Key Fully Homomorphic Encryption Based on NTRU Cryptosystem without Key-Switching

The Multi-Key Fully Homomorphic Encryption (MKFHE) based on the NTRU cryptosystem is an important alternative to the post-quantum cryptography due to its simple scheme form,high efficiency,and fewer ciphertexts and keys.In 2012,Lopez-Alt et al.proposed the first NTRU-type MKFHE scheme,the LTV12 scheme,using the key-switching and modulus-reduction techniques,whose security relies on two assumptions:the Ring Learning With Error (RLWE) assumption and the Decisional Small Polynomial Ratio (DSPR) assumption.However,the LTV12and subsequent NTRU-type schemes are restricted to the family of power-of-2 cyclotomic rings,which may affect the security in the case of subfield attacks.Moreover,the key-switching technique of the LTV12 scheme requires a circular application of evaluation keys,which causes rapid growth of the error and thus affects the circuit depth.In this paper,an NTRU-type MKFHE scheme over prime cyclotomic rings without key-switching is proposed,which has the potential to resist the subfield attack and decrease the error exponentially during the homomorphic evaluating process.First,based on the RLWE and DSPR assumptions over the prime cyclotomic rings,a detailed analysis of the factors affecting the error during the homomorphic evaluations in the LTV12 scheme is provided.Next,a Low Bit DiscardedDimension Expansion of Ciphertexts (LBDDEC) technique is proposed,and the inherent homomorphic multiplication decryption structure of the NTRU is proposed,which can eliminate the key-switching operation in the LTV12 scheme.Finally,a leveled NTRU-type MKFHE scheme is developed using the LBDDEC and modulus-reduction techniques.The analysis shows that the proposed scheme compared to the LTV12 scheme can decrease the magnitude of the error exponentially and minimize the dimension of ciphertexts.     

Targeted Fully Homomorphic Encryption Based on a Double Decryption Algorithm for Polynomials

Several public-key encryption schemes used to solve the problem of ciphertext data processing on the fly are discussed. A new targeted fully homomorphic encryption scheme based on the discrete logarithm problem is presented. Public-key encryption cryptosystems are classified to examine homomorphic encryption. Without employing techniques proposed by Gentry such as somewhat homomorphic and bootstrapping techniques, or relinearization technique proposed by Brakerski et al., a new method called ＂Double Decryption Algorithm＂ is employed in our cryptography to satisfy a fully or targeted fully homomorphic property. Inspired by EIGamal and BGN cryptography, we obtain the desired fully homomorphic property by selecting a new group and adding an extra component to the ciphertext. Proof of semantic security is also demonstrated.     

基于IBE算法的无线传感器网络加密方法研究

由于无线传感器网络在电源、计算能力、内存容量和易受攻击等方面的局限性,传统的网络密钥分配和管理方法已不适用.目前人们提出了随机分配等基于对称密钥系统的加密方法.文中试图探讨基于非对称密钥系统的方法.从身份标识的密钥体系IBE(Identity-Based Encryption)出发,给出了一种适用于无线传感器网络的密钥分配和管理方法.首先简要介绍基于身份标识的密钥体系,特别是Boneh-Franklin算法,然后给出密钥分配和加密方法,并从算法的复杂性、安全性、健壮性和内存需求等方面,与随机算法、RAS算法等进行分析比较,应用仿真平台TinyOS的实验结果表明了文中推出方法的可行性和有效性,显示了良好的综合性能,为无线传感器网络的加密提供了新的手段.     

Secure Scheme for Locating Disease-Causing Genes Based on Multi-Key Homomorphic Encryption

Genes have great significance for the prevention and treatment of some diseases. A vital consideration is the need to find a way to locate pathogenic genes by analyzing the genetic data obtained from different medical institutions while protecting the privacy of patients’ genetic data. In this paper, we present a secure scheme for locating disease-causing genes based on Multi-Key Homomorphic Encryption(MKHE), which reduces the risk of leaking genetic data. First, we combine MKHE with a frequency...     

WSN中节点可移动场景下分簇式组密钥管理方案

针对无线传感器网络中节点能否移动的问题,结合中国剩余定理和椭圆曲线密码体制相关理论,提出了一种WSN中节点可移动场景下的分簇式组密钥管理方案.网络采用簇内分组思想,将组密钥管理分为2级,一级管理为簇头节点管理本簇内组长节点,二级管理为组长节点管理组内成员节点.其中一级管理采用中国剩余定理理论产生簇密钥,将计算量转交给基站,同时也节省了节点的存储开销;二级管理采用椭圆曲线密码体制产生组密钥,且每个小组共享的组密钥各不相同.移动节点重新加入网络时,由预加入簇的簇头节点对移动节点的历史更新信息进行确认,并对其数字签名进行验证,确定身份合法后将其分配给簇内成员尚有空缺的组.实验和分析结果表明,该方案中传感器节点存储开销低、能耗低,且用较小的开销实现了较高的安全性,更适合节点资源受限且易遭受攻击的无线传感器网络.     

威尔逊定理及高斯定理的推广

本文利用中国剩余定理及有关知识将威尔逊定理和高斯定理推广到新定义的q-阶乘上。     

基于RSA算法的数据库加密技术研究

数据库加密是数据库安全领域的重要研究方向。本文提出了数据库加密的基本要求,介绍了RSA算法数据加密的基本原理及实现方法。