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。     

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。     

一种基于边缘同态重加密的NDN安全汇播机制

为提高安全汇播通信的传输效率,基于命名数据网络(named data networking,NDN),通过修改兴趣包命名与待定判决表结构,设计了具备缓存能力的新型汇播网络架构.在此基础上,结合同态加密技术,提出了一种基于边缘同态重加密的NDN安全汇播机制.该机制利用同态加密解决隐私数据汇聚问题,利用边缘重加密实现网内汇...     

基于全同态加密与对称加密融合的批处理方案

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O~(λ3)缩小到O~(λ2).     

大数据环境下的安全多维数据聚合协议

针对大数据无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)对路由聚合的同时难以保持数据机密性和完整性的问题进行研究,提出一种新的无线传感器网络隐式多维数据聚合协议,用于大数据环境下安全地聚合WSN生成的大量多维数据.该协议通过采用一种简单、轻量级的超递增序列和加性同态加密方案构造多维数据以保护...     

基于同态加密的电网隐私数据多维聚合优化算法

针对智能电网实时采集用户用电数据聚合上传通信过程中存在的计算效率低、传输不安全、泄露用户隐私等问题,提出了一种基于同态加密的电网隐私数据多维聚合优化算法。利用基于盲因子技术的Paillier加密算法对多维数据进行整体加密和签名,并向聚合器报告加密后的密文和签名;采用双线性配对方案,对签名后的数据进行签名验证分析;利用Paillier加密算法的同态特性实现数据聚合。安全性分析证明,该算法解密安全且能抵抗外部攻击和内部攻击,批量验证也具有安全性。实验结果表明,提出的算法与其他4种对比算法相比不仅计算效率较优,而且通信效率也较优;与基于身份的同态方案相比,该方案的数据签名和签名验证所花费的时间分别可平均降低约510 ms和187 ms,在数据通信过程中所花费的时间平均降低了约449 ms。     

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.     

一种低延迟同态加密电路设计

为了解决同态加密方案加密所需时间太长的问题,文章基于改进的脉动阵列技术提出一种优化的硬件架构对GSW(Gentry-Sahai-Waters)全同态加密算法中的加密部分进行硬件加速。GSW全同态加密算法在不同的安全等级下选取的安全参数不同,若安全等级越高,则安全参数数值越大,对于所需的硬件资源开销也会越大。为了能够在有限的硬件资源中完成硬件设计,选取安全等级为20位,分别对位宽为2、4、8、10 bit明文数据进行加密,并将硬件设计所需加密时间与CPU加速该算法时间进行对比。另外,为了降低由于访问存储器带来的额外功耗以及提高数据利用率,提出一种数据拼接及复用方法,最终基于现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)硬件实现GSW全同态加密算法。实验结果表明,相比于软件实现,该设计方法可以缩短97.26%的加密时间。     

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。     

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。     

基于Paillier的同态加密域可逆信息隐藏

利用Paillier密码体制的同态和概率特性,提出了一种基于Paillier的同态加密域可逆信息隐藏。首先对原始图像分块,图像所有者随机选择的像素组中有一个参考像素和8个目标像素,将参考像素的最低有效位和目标像素的所有比特通过可逆信息隐藏的方法自嵌入到图像的其他部分中,参考像素的最低有效位在加密前置0避免嵌入数据时溢出,加密的参考像素替代像素组中围绕它的目标像素,从而构造出镜像中心密文。在一组镜像中心密文中,数据嵌入者通过同态加法在目标像素的最低有效位嵌入额外信息,而参考像素保持不变。接收者可直接在目标像素和对应的参考像素之间进行模乘法逆元提取额外信息,或者在直接解密后通过明文减法提取额外信息并能无损还原原始图像。实验结果表明:在保证直接解密图像质量的前提下算法平均嵌入率为0.18 bpp (bit per pixel)。     

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...     

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.     

基于多智能体协作思想的数据加密传输模式

为了缓解由丁数据集中给数据中心带来的压力，提出了一种基于多智能体协作思想的数据加密传输模式，利用黑板模型结构来解决多全塞全服务器的协调问题，采用循环优先级方法来解决其通讯问题。     

大数据在能源企业管理中的应用研究

随着计算机和网络的高速发展,大数据理念和大数据技术逐渐出现,对现代社会和商业发展都产生了巨大的影响.除了在财政、餐饮、医疗等领域取得巨大进步外,大数据也逐渐涉足传统能源产业.本文通过对能源企业现存的问题进行分析,从构建远程自动化系统、利用大数据技术优化企业资源配置等方面,阐述了将大数据技术应用到能源企业中的对策,对能源...     

云服务器中基于同态加密的关键词检索方案

针对云服务器中海量密文文件的存储与检索需求,基于错误学习(learning with errors,LWE)问题以及近似最大公约数(approximate greatest common divisor,AGCD)问题设计一种新型同态加密方案,并通过建立加密关键词索引提出了新的检索方案.安全性分析与实验测试表明,方案可有效保护用户数据在存储与检索阶段的隐私,与传统的密文检索方案相比,具有较高的检索效率及准确性.     

大数据与安全可视化

IT技术的飞速发展开启了大数据时代。海量的数据信息带来更多的数据价值的同时,各类安全问题也随之而来。通过数据可视化技术能够帮助充分全面并且及时地找出系统中可能存在的安全威胁,评估系统安全,保证基础设施的安全。研究从数据角度出发,结合大数据的特征对安全数据进行分类,并对当前已存在的针对不同安全数据进行可视化的工具及技术进行总结,使得能够将已成熟的数据安全可视化技术用于大数据安全的研究,最后对未来的发展趋势进行了展望。     

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。     

基于云计算的大数据存储安全的研究

随着网络技术以及云计算的发展,越来越多的数据资料将被存放在云平台,云计算与云存储的安全性也成为了用户选择云服务时最关注的一个问题.文中通过研究国内外的最新研究成果,提出了云存储的安全模型,从云端接入安全、大数据存储的加密安全和数据的完整一致性检验等方面具体归纳概括了国内外的研究趋势.文中归纳了最新的数据安全存储技术及相关方案,综合比较分析其优缺点.最后对基于云计算的大数据存储技术进行了展望.