当前,数据已成为关键战略资源,数据挖掘和分析技术在各行业发挥着重要作用,但也存在着数据泄露的风险。安全函数计算(Secure Function Evaluation,SFE)可以在保证数据安全的前提下完成任意函数的计算。Yao协议是一种用于实现安全函数计...当前,数据已成为关键战略资源,数据挖掘和分析技术在各行业发挥着重要作用,但也存在着数据泄露的风险。安全函数计算(Secure Function Evaluation,SFE)可以在保证数据安全的前提下完成任意函数的计算。Yao协议是一种用于实现安全函数计算的协议,该协议在混淆电路(Garbled Circuit,GC)生成和计算阶段含有大量加解密计算操作,且在不经意传输(Oblivious Transfer,OT)阶段具有较高的计算开销,难以满足复杂的现实应用需求。针对Yao协议的效率问题,基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的异构计算对Yao协议进行加速,并结合提出的轻量级代理不经意传输协议,最终设计出轻量级异构安全计算加速框架。该方案中,混淆电路生成方和代理计算方都实现了CPU-FPGA异构计算架构。该架构借助CPU擅长处理控制流的优势和FPGA的并行处理优势对混淆电路生成阶段和计算阶段进行加速,提高了生成混淆电路和计算混淆电路的效率,减轻了计算压力。另外,相比于通过非对称密码算法实现的不经意传输协议,在轻量级代理不经意传输协议中,混淆电路生成方和代理计算方只需执行对称操作,代理计算方即可获取用户输入对应的生成方持有的随机数。该轻量级代理不经意传输协议减轻了用户和服务器在不经意传输阶段的计算压力。实验证明,在局域网环境下,与Yao协议的软件实现(TinyGarble框架)相比,该方案的计算效率至少提高了128倍。展开更多
随着物联网和大数据技术的发展,在计算机和手机上出现了大量分布式应用程序.然而现有的分布式数据处理方式已不能很好地满足用户对隐私保护的需求.隐私集合交集(private set intersection,PSI)协议作为一项典型的面向隐私保护的分布式...随着物联网和大数据技术的发展,在计算机和手机上出现了大量分布式应用程序.然而现有的分布式数据处理方式已不能很好地满足用户对隐私保护的需求.隐私集合交集(private set intersection,PSI)协议作为一项典型的面向隐私保护的分布式集合计算技术,允许各参与方输入其私有集合,共同计算集合的交集,且不泄露除交集以外的任何信息.PSI协议作为安全多方计算的一种重要应用,已被广泛应用于隐私计算领域,具有重要的理论和实践意义.首先介绍PSI协议的基本密码技术、敌手模型、安全证明、编程框架等基础知识;其次系统总结了构造传统PSI协议的设计框架:基于公钥加密体制的框架、基于混淆电路的框架、基于不经意传输的框架;随后介绍PSI协议核心的隐私集合元素比较技术工具:不经意伪随机函数、不经意多项式评估、布隆过滤器等;进一步地详细阐述了适应新型应用场景的PSI方案:基于云辅助的PSI、非平衡型PSI、基于阈值的PSI和多方PSI;最后总结并展望面向隐私保护的集合交集计算中亟待解决问题和发展方向.展开更多
针对理性委托计算中的安全性需求问题,提出了一种可证明安全的理性委托计算协议。首先,在委托计算中引入博弈理论并分析理性参与者的行为偏好,并且在博弈论框架下构建理性委托计算博弈模型;其次,根据博弈模型中的均衡需求及理性委托计...针对理性委托计算中的安全性需求问题,提出了一种可证明安全的理性委托计算协议。首先,在委托计算中引入博弈理论并分析理性参与者的行为偏好,并且在博弈论框架下构建理性委托计算博弈模型;其次,根据博弈模型中的均衡需求及理性委托计算的安全需求,设计理性安全模型;再次,结合 Yao 的混淆电路可以随机化重用的优势及全同态加密技术,构造理性委托计算协议,且协议中参与者的策略组合可以达到纳什均衡状态;最后,根据理性安全模型证明了协议的安全性和输入输出的隐私性,且性能分析表明了协议的有效性。所提理性委托计算协议在满足传统安全性的同时,又考虑了参与者的行为偏好,更符合大数据环境下的委托计算模式。展开更多
文摘随着物联网和大数据技术的发展,在计算机和手机上出现了大量分布式应用程序.然而现有的分布式数据处理方式已不能很好地满足用户对隐私保护的需求.隐私集合交集(private set intersection,PSI)协议作为一项典型的面向隐私保护的分布式集合计算技术,允许各参与方输入其私有集合,共同计算集合的交集,且不泄露除交集以外的任何信息.PSI协议作为安全多方计算的一种重要应用,已被广泛应用于隐私计算领域,具有重要的理论和实践意义.首先介绍PSI协议的基本密码技术、敌手模型、安全证明、编程框架等基础知识;其次系统总结了构造传统PSI协议的设计框架:基于公钥加密体制的框架、基于混淆电路的框架、基于不经意传输的框架;随后介绍PSI协议核心的隐私集合元素比较技术工具:不经意伪随机函数、不经意多项式评估、布隆过滤器等;进一步地详细阐述了适应新型应用场景的PSI方案:基于云辅助的PSI、非平衡型PSI、基于阈值的PSI和多方PSI;最后总结并展望面向隐私保护的集合交集计算中亟待解决问题和发展方向.
文摘针对理性委托计算中的安全性需求问题,提出了一种可证明安全的理性委托计算协议。首先,在委托计算中引入博弈理论并分析理性参与者的行为偏好,并且在博弈论框架下构建理性委托计算博弈模型;其次,根据博弈模型中的均衡需求及理性委托计算的安全需求,设计理性安全模型;再次,结合 Yao 的混淆电路可以随机化重用的优势及全同态加密技术,构造理性委托计算协议,且协议中参与者的策略组合可以达到纳什均衡状态;最后,根据理性安全模型证明了协议的安全性和输入输出的隐私性,且性能分析表明了协议的有效性。所提理性委托计算协议在满足传统安全性的同时,又考虑了参与者的行为偏好,更符合大数据环境下的委托计算模式。
