安全多方计算的关键技术分析
蚂蚁链 跨链国际标准
蚂蚁链跨链国际标准蚂蚁链是一种基于区块链技术的跨链解决方案，是由阿里巴巴集团旗下蚂蚁金服推出的。
其目的是建立一个连接公链、联盟链和私有链的跨链网络，为用户和企业提供更安全可靠的跨链服务。
为了让更多的区块链系统能够跨链互操作，蚂蚁链团队积极参与跨链国际标准制定，推动全球跨链互联的发展。
蚂蚁链跨链技术的特点是强调灵活性和安全性。
采取了一系列灵活与安全的技术手段，来保证跨链交互的可靠性和安全性。
具体来说，蚂蚁链的跨链方案包括以下几个关键技术：1. 异构链互通：蚂蚁链通过支持多种区块链协议和数据格式，实现异构链之间的互通性。
蚂蚁链支持跨链交易的区块链包括以太坊、比特币、超级账本、FISCO BCOS等。
2. 智能合约跨链：蚂蚁链采用区块链身份认证技术和智能合约技术，保证跨链交易的安全性和可靠性。
不同的区块链系统之间，通过智能合约来达成跨链交易。
3. 安全多方计算：蚂蚁链采用安全多方计算技术，确保跨链交易的可靠性和保密性。
该技术允许多方参与跨链交易，并在不共享数据的情况下，达成共识。
4. 轻钱包跨链：蚂蚁链采用轻钱包技术，实现不同链之间的资产转移。
用户在完成一次跨链交易后，可以在自己的轻钱包中查看和管理所有的跨链资产。
为了使蚂蚁链的跨链技术能够被广泛应用，蚂蚁链积极参与跨链国际标准制定。
截至目前，已经有多个国际标准组织和联盟开展了跨链标准的制定工作，例如IEEE、ISO、W3C 等。
蚂蚁链的技术团队与这些标准组织和联盟保持紧密联系，积极参与标准制定和讨论，推动跨链国际标准的出台。
蚂蚁链推动跨链国际标准的制定，对于全球区块链技术的发展和应用，具有重要意义。
标准化的跨链协议和框架，能够提升跨链交互的可靠性和安全性，增强区块链系统的互操作性。
这将有力促进区块链的应用落地，推进区块链技术的普及和发展。
总而言之，蚂蚁链提供了一种先进的跨链技术方案，能够实现不同区块链系统之间的互通和互操作。
同时，蚂蚁链积极参与跨链国际标准的制定，推动全球跨链互联的发展，为全球区块链发展注入强劲动力。
密文字段检索方案
密文字段检索方案密文字段检索方案是一种用于在密文数据库中进行关键字搜索的技术。
它的设计目标是保护用户数据的隐私和安全，同时提供高效的搜索功能。
在这篇文章中，我们将介绍密文字段检索方案的原理和应用，以及它对数据隐私和安全的重要作用。
密文字段检索方案使用的是一种特殊的加密算法，可以将用户的数据加密后存储在数据库中。
这样，即使数据库被攻击者获取，也无法直接读取和理解数据的内容。
当用户需要搜索特定的关键字时，他们可以将关键字进行加密，并将加密后的关键字发送给数据库。
数据库使用相同的加密算法对关键字进行加密，并在加密后的数据中查找匹配的结果。
然后，数据库将匹配的结果返回给用户，并对结果进行解密，使用户能够查看和使用搜索结果。
密文字段检索方案的核心技术是同态加密和安全多方计算。
同态加密是一种特殊的加密算法，它允许在密文状态下进行计算，并在解密后得到与在明文状态下进行相同计算的结果。
安全多方计算是一种分布式计算的技术，它允许多个参与方在不暴露私密输入的情况下进行计算，并得到计算结果。
在密文字段检索方案中，数据库和用户是参与方。
用户将关键字加密后发送给数据库，数据库使用同态加密和安全多方计算的技术对关键字进行搜索，然后将匹配的结果返回给用户。
这样，即使数据库被攻击者获取，攻击者也无法获得关键字的明文和搜索结果的明文，从而保护了用户的数据隐私和安全。
密文字段检索方案在许多领域都有广泛的应用。
例如，在医疗保健领域，医院可以使用密文字段检索方案来对患者的病历进行搜索。
这样，即使医院的数据库被黑客攻击，黑客也无法获取患者的隐私信息。
在金融领域，银行可以使用密文字段检索方案来对客户的交易记录进行搜索，保护客户的隐私和交易安全。
在社交网络和电子商务领域，用户可以使用密文字段检索方案来搜索感兴趣的内容或产品，同时保护他们的个人信息。
尽管密文字段检索方案提供了强大的数据隐私和安全保护，但它也存在一些挑战和限制。
首先，由于加密和解密的计算量较大，密文字段检索方案可能会导致搜索速度较慢。
门限 密码学
门限密码学门限密码学是密码学的一个重要分支，它涉及到如何在多个参与者之间安全地共享秘密信息。
门限密码学的主要思想是，只有当参与者的数量达到某个预设的阈值（门限）时，才能揭示或使用该秘密信息。
这种机制在保护敏感数据和增强系统安全性方面具有广泛应用。
一、门限密码学的基本概念门限密码学中的核心概念是“门限”，它表示参与者数量的最低要求。
例如，在（t，n）门限方案中，n表示总参与者数量，t表示达到秘密共享或揭示的最低参与者数量。
只有当至少t个参与者合作时，才能恢复出原始的秘密信息。
二、门限密码学的应用场景密钥管理：在大型组织或企业中，密钥管理是一个重要环节。
通过门限密码学，可以将密钥分散到多个管理者手中，确保只有当足够数量的管理者同意时，才能使用密钥。
这提高了密钥管理的安全性和灵活性。
数字签名：门限签名是数字签名的一种扩展，它允许多个用户对同一消息进行签名。
只有当足够数量的用户参与签名时，签名才有效。
这在需要多人审批或共同决策的场景中具有应用价值。
安全多方计算：门限密码学还可以应用于安全多方计算领域，允许多个参与者在不泄露各自输入信息的情况下共同完成某项计算任务。
这种技术可以应用于诸如电子投票、隐私保护数据挖掘等场景。
三、门限密码学的关键技术秘密共享：秘密共享是门限密码学的基础技术之一，它允许将秘密信息分散到多个参与者手中，只有当参与者数量达到门限时才能恢复出原始秘密。
常见的秘密共享方案有Shamir 的秘密共享和Blakley的几何秘密共享等。
门限签名：门限签名技术允许多个用户对同一消息进行签名，只有当签名者的数量达到预设的门限时，签名才有效。
这种技术可以防止恶意用户伪造签名或篡改消息内容。
安全多方计算协议：安全多方计算协议允许多个参与者在不泄露各自输入信息的情况下共同完成某项计算任务。
这些协议通常采用复杂的密码学算法和技术来保护参与者的隐私和数据安全。
四、总结与展望门限密码学作为一种保护敏感信息和增强系统安全性的有效手段，在密钥管理、数字签名和安全多方计算等领域具有广泛应用前景。
基于安全多方计算的电子商务高可靠性技术研究
务 信 息 交 换 的 全 新 商 务 模 式 ． 一 种 运 用 网 络 技 术 的 保 证 标 志 是
迅 速 而 有 效 地 进 行 各 种 商 业 行 为 的 最 新 方 法 与 传
随 着 道 德 规 范 和 法 律 规 范 的 不 断 健 全 ． 子 商 电
统 商 务 相 比 ． 电 子 商 务 作 为 一 种 新 型 的 交 易 方 式 ． 务 买 卖 双 方 的 不 正 当 行 为 已 经 有 理 可 遁 ． 在 管 理 但 将 生 产 企 业 、 通 企 业 、 费 者 和 政 府 带 人 了 一 个 以 及 信 息 安 全 方 面 的 隐 患 一 直 困 扰 着 电子 商 务 的 流 消 网络 经 济 、 字 化 生 存 的 新 天 地 。 电 子 商 务 代 表 着 健 康 发 展 作 为 电 子 商 务 实 施 的 技 术 基 础 ． 子 商 数 电 未 来 贸 易 方 式 的 发 展 方 向 ． 于 Ｉ ｔｍ ｅ 基 ｎｅ ｔ的 电 子 商 务 协 议 的 设 计 和 安 全 性 始 终 是 学 者 们 研 讨 的 核 务 已 向传统 的商 务模式 提 出了尖锐 的挑 战 ． 目前 已 心 问 题 和 关 键 技 术 ， 如 电 子 支 付 ． 子 拍 卖 。 子 比 电 电 经 成 为 学 术 界 和 产 业 界 关 注 的 焦 点 之 一
于 Ｉｔｒ ｅ、 交 易 双 方 为 主 体 、 银 行 电 子 支 付 和 并 且 引 入 了 可 信 赖 第 三 方 的 概 念 。 基 于 时 限 的 ｎｅｎ ｔ 以 以
结 算 为 手 段 、 客 户 数 据 为 依 托 ， 用 电 子 数 据 交 Ｎｅｂｌ 协 议 在 客 户 端 和 商 家 两 端 都 加 上 了 Ｃ ～ 以 利 ｔｉ ｌ ｏ 换 （ ＤＩ 、 子 邮 件 及 电 子 资 金 转 账 （ Ｆ 等 主 要 ｐ ｏ ｅ ｓ ｒ 为 同 步 时 钟 。 为 消 息 加 上 时 间 标 记 ， Ｅ ）电 Ｅ Ｔ） ｒ ｃ ｓｏ 作 使 技 术 在 个 人 、 业 和 国家 间 进 行 的 无 纸 化 业 务 和 服 之 更 好 地 作 为 可 信 时 限 追 究 依 据 以 及 消 息 新 鲜 性 企
什么是多方计算加密？
什么是多方计算加密？多方计算加密是一种保护数据隐私的方法，它允许多个参与方共享数据和进行计算，同时又不暴露数据的具体内容给任何单个参与方。
这种加密方法在当今信息社会中具有重要的应用价值，被广泛应用于金融、医疗、云计算等领域。
接下来，我们将从多方计算加密的基本原理、应用领域以及未来发展趋势等方面展开讨论。
一、多方计算加密的基本原理多方计算加密通过引入密钥分离和加密计算等技术手段，实现了数据共享和计算的安全性。
具体而言，多方计算加密包括以下几个关键步骤：1. 密钥分离：为了保护数据的隐私，多方计算加密采用了一种称为密钥分离的技术。
它将数据的加密密钥分割成多个部分，并分配给不同的参与方，使得每个参与方都只能获取到部分密钥信息，而无法还原出完整的密钥。
2. 安全计算：在多方计算加密中，为了保护数据的计算过程，参与方需要执行一系列的安全计算步骤。
这些计算步骤通过使用密钥分离技术生成的部分密钥来执行，以确保计算结果的正确性和安全性。
3. 加密通信：为了保证数据的传输过程中不受到窃听和篡改的影响，多方计算加密还采用了加密通信技术。
通过使用公钥和私钥对数据进行加密和解密，参与方之间可以安全地传输加密数据，同时保持数据的机密性。
二、多方计算加密的应用领域多方计算加密在许多领域都有着广泛的应用。
以下是多方计算加密常见的应用领域：1. 金融行业：多方计算加密在金融行业中可以用于保护客户的个人隐私和交易数据。
银行和金融机构可以通过多方计算加密，将客户的敏感数据进行分析并生成报告，以帮助客户做出更好的投资决策，同时保护客户的隐私不受到泄露。
2. 医疗领域：多方计算加密在医疗领域中可以用于保护患者的个人医疗数据。
医疗机构可以通过多方计算加密，将患者的医疗数据共享给不同的医生和科研人员，以提高医疗服务的质量和效率，同时保护患者的隐私不受到侵犯。
3. 云计算：多方计算加密在云计算领域中可以用于保护用户的数据隐私和云服务提供商的商业机密。
基于全同态加密的安全多方计算探讨
基于全同态加密的安全多方计算探讨作者：李习习胡业周来源：《电脑知识与技术》2020年第21期摘要：随着云计算的发展与应用，数据的隐私保护越来越受到人们的关注。
而全同态加密这一密码学原语的提出，为数据的隐私计算提供了一个强有力的工具。
另一方面，安全多方计算允许人们共同计算一个函数得到想要的结果而不泄露自己的私有数据，在现实生活中有着众多的应用。
研究发现全同态加密可以作为安全多方计算协议的构建模块，且在LWE的假设下，协议在面对一个半恶意的敌手是安全的，进一步，在CRS模型下可由非交互的零知识证明将协议转换成面对恶意敌手也是安全的。
关键词：全同态加密;安全多方计算;LWE;（半）恶意敌手;CRS模型中图分类号：TP309.7 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）21-0019-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1 引言云计算作为一种新的计算方式，在生产生活中扮演着重要的角色，当用户将自己的私有数据上传到一个不可信的云服务器上进行计算，如何能够保证数据不会泄露，这给云计算的应用带来巨大的挑战。
随着量子计算机的不断发展，一些传统的加密体制在量子计算机面前将会变得不再安全，如RSA，EIGa-mal等。
后量子时代的到来迫切需要能够抵抗量子计算攻击的密码体制，如基于纠错码的公钥密码体制，基于格的公钥密码体制等。
全同态加密（FHE）的出现上述问题提供了一个很好的解决方案，FHE的一个显著特征就是允许对密文直接进行计算操作，解密结果相当于对明文做同样的计算操作，即：如，（f （Enc（m1），Enc（m2），…，Enc（mn）=f（m1，m2，...'mn）。
安全多方计算的提出允许人们在不揭露自身的数据而安全的计算出一个函数，参与方除了最终的计算结果得不到任何其他的信息。
自1986年姚期智構造一个基于混淆电路的安全多方计算协议以来[1]，安全多方计算得到了快速地发展。
2012年，LOPEZ-AltA等人提出多密钥（MFHE）全同态加密的概念并基于NUTR构造了第一个MFHE方案[2]，很自然的，以MFHE为基础，可以创建一个安全多方计算协议。
大数据发展概述及关键技术
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来，我国政府、企业、科研机构都投入了大量的精力开展大数据相关的研究工作，大数据在政策、技术、产业、应用等方面均获得了长足发展。
大数据是信息化发展的新阶段。
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著发展。
在政策层面，大数据的重要性进一步得到巩固。
党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势，对我国实施国家大数据战略提出了更高的要求。
在技术层面，以分析类技术、事务处理技术和流通类技术为代表的大数据技术得到了快速的发展。
以开源为主导、多种技术和架构并存的大数据技术架构体系已经初步形成。
大数据技术的计算性能进一步提升，处理时延不断降低，硬件能力得到充分挖掘，与各种数据库的融合能力继续增强。
在产业层面，我国大数据产业继续保持高速发展。
权威咨询机构 Wikibon 的预测表示，大数据在 2022 年将深入渗透到各行各业。
在应用层面，大数据在各行业的融合应用继续深化。
大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的“甜头”。
利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等，这非但大大拓展了大数据企业的目标市场，更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。
随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘，融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。
在利用大数据提升政府管理能力方面，我国在 2022 年出台了《政务信息系统整合共享实施方案》、《政务信息资源目录编制指南(试行)》等多项政策文件推进政府数据汇聚、共享、开放，取得了诸多发展。
安全多方计算在保密通信中的应用
安全多方计算在保密通信中的应用在当今数字化时代，信息的安全和隐私保护变得愈发重要。
随着通信技术的飞速发展，人们在享受便捷交流的同时，也面临着信息泄露的风险。
安全多方计算作为一种新兴的密码学技术，为解决保密通信中的诸多难题提供了有效的解决方案。
安全多方计算是指在不泄露各方私有输入信息的前提下，多方共同参与计算并完成特定的函数功能。
简单来说，就是多个参与方在保护各自数据隐私的情况下，协同完成一项计算任务，并确保计算结果的准确性和保密性。
在保密通信中，安全多方计算有着广泛的应用场景。
例如，在金融领域，银行之间可能需要在不泄露客户账户信息的情况下，进行风险评估和信用分析。
通过安全多方计算技术，各方可以在保护自身数据隐私的同时，共同计算出所需的结果，为决策提供支持。
再比如，在医疗领域，不同医院之间可能需要共享患者的某些数据以进行疾病研究或医疗方案的优化。
但患者的个人医疗信息属于敏感隐私，不能随意泄露。
利用安全多方计算，医院可以在不暴露患者具体数据的情况下，共同分析和挖掘有用的信息，从而推动医疗技术的发展。
在实现安全多方计算的过程中，涉及到一系列关键技术和算法。
其中，同态加密是一种常用的技术手段。
同态加密允许在密文上进行特定的计算操作，其结果与在明文上进行相同计算操作后再加密的结果相同。
这样，参与方就可以在加密数据上进行计算，而无需解密，从而保证了数据的安全性。
另一个重要的技术是秘密共享。
将秘密信息拆分成多个份额，并分发给不同的参与方。
只有当足够数量的份额被组合在一起时，才能恢复出原始的秘密信息。
这种方式可以有效地防止单个参与方泄露秘密。
此外，零知识证明也是安全多方计算中的重要组成部分。
它允许一方在不向另一方透露任何额外信息的情况下，向对方证明自己知道某个秘密或拥有某种权限。
然而，安全多方计算在实际应用中也面临着一些挑战。
首先是计算效率问题。
由于需要进行复杂的加密和解密操作，以及多方之间的交互和协调，计算过程往往较为耗时，这在一些对实时性要求较高的场景中可能会受到限制。
安全多方计算的专利技术综述
安全多方计算的专利技术综述摘要：随着网络以及分布式计算的飞速发展，多方协同计算的计算方式越来越引起人们的极大兴趣。
而协同计算过程中对数据隐私的保护也是不得不考虑的问题，安全多方计算由此而来。
技术专利的布局情况能够有效的反映技术的发展现状和发展趋势，对相关技术人员研究方向和专利布局策略的制定具有很强的指导意义。
关键词：安全多方计算；不经意传输；秘密分享；零知识证明；混淆电路；专利0 引言安全多方计算最早是由姚启智院士在1982年时提出的百万富翁问题引出的。
它解决了在互不信任的参与方之间联合计算一个函数的问题。
安全多方计算填补了密码学领域中的一块重要版图即“密文计算”[1]。
1 安全多方计算技术基本概念安全多方计算主要研究参与方在保持自己的输入隐私的情况下如何共同完成某个计算任务，使得各方除了得到计算的结果以外不会泄露自己的隐私数据信息。
具体而言，安全多方计算中，n个计算参与方分别持有数据x1、x2，…，xn,协议目的是利用各方秘密数据计算一个预先达到共识的函数y1…yn=f（x1、x2，…，xn），此时任意一方可以得到对应的结果yi，但无法获得其他任何信息。
2 安全多方计算技术专利分析为研究国内外安全多方计算领域专利申请的现状，本研究选择Himmpat数据库，检索文献涵盖了公开日或公告日在2023年1月1日之前的全球发明和实用新型专利申请。
选用的关键词为安全多方计算、不经意传输、秘密分享、零知识证明、混淆电路，对应的英文关键词Secure Multi-Party Computation、secret sharing、obvious transfer、zero-knowledge proof、Garbled Circuit。
基于检索到的专利文献进行数据提取、筛选及归纳，重点从专利申请量趋势分布、专利申请的地域分布、专利技术领域分布、技术分支代表专利四个角度对检索结果进行分析。
2.1 专利申请量趋势分析图1 全球专利申请量趋势图2 我国专利申请量趋势检索截至2022年12月，检索结果经简单同族合并后并人工筛查后涉及安全多方计算的全球专利申请共计5225条。
基于可信平台的智能电网安全多方计算环境研究
信平 台模块 。因此 ，可 以将广播 的内容放在可 信平 台模块 中，通 过安全信道来 广播 ，可 以极 大地节约通信 开销 ，如图１ 所 示。 ３ ． ２ 结合可信计算对攻击者 的约束建立攻 击者模 型 可信 计算 环 境 中的主 机 不 同于传 统 网络 下 的主机，可信平 台模 块相 当于一个可信第三 方 。因此 ，主机 可能是不可信 的，但是可信 平 台模 块一定是可信 的。所 以需要将可信计算环 境 下的主机分为 不可信主机和 可信平 台模块 。 对 于不可信主机 ，它们 的行为 是任意 的，可采 用拜 占庭故障模 型来描述其行 为；对于可信平 台模 块，主机能够 切断其 电源 ，或阻碍其 与外 界通信 。 ３ ． ３ 采用可证 明安全性理论对平 台安全 性
．
一
…
…
…
…
…
…
…
…
…
．
一
曳＿ 王研霾一 －
基 于 可 信 平 台 的 智 能 电 网 安 全 多 方 计 算 环 境 研 究
华北 电力大学计算机 系 李 刚
【 摘要 】分析 了当前网络信 患安全及电力系统信息保护技术的现状，结合智能电网信息化建设 中对信息 防护的要求 ，给出一种基于可信平 台的智能电网安全 多方计算环境 框架 将 可信计 算与安全多方计 算结合起 来，可以解决智能电网 中存在的多用户、多智能设备有可能 引发的数据安全问题。本文 旨在建立一种电力系统网络信 息安全保 障 的平 台模 型，为今 后智能电网信 息化建设过程提 供参考 。 【 关键词 】智 能电网；信息安全 ；可信平 台；安全多方计 算
４ ． ３ 主 机 安 全
下证明安全方案 或协议能够达 到特定 的安全 目 标 首先确 定安全多方计 算协议的安全 目标： 确保 信 息 的机 密 性 和运 行 结果 的正 确 性 ；然 后，根据敌手 的能力构建 一个 形式化 的敌 手模 型，并定义 它对 安全协议 可能进行哪些攻击 ； 最后 ，对协议进 行形式化 分析，验证协议 是否 存在 安全漏 洞，并据此进行完善 。 ４ ． 面向智能电网的信息安全保障平 台框架 为将 我 国 智能 电 网建 设成 真正 的坚强 电 网，必须在 信息安全领域 做到万无一 失。本文 根据 国家关 于 《 信息系统 等级保护基本要 求》 中 的规 定 ，针对 电网业 务 应用 系统 的 不 同安 全保护等级 ，设计 了各应 用系统的安全技 术规 划 ， 内容包 括 物理 安 全 、网络 安全 、系统 安 全、应用安全和数据安全等 ，如 图２ 所示 。 ｉ 电 网 业 务 应 用
信息安全多方计算研究
信息安全多方计算研究信息安全一直是重要的话题，尤其是在数字化时代的今天。
面对海量的个人数据和商业信息，保护这些信息的安全显得尤为重要。
为此，多方计算成为信息安全保障的新一代技术手段。
它可以保护用户数据并保护数据隐私。
一、多方计算的定义和原理多方计算即是在信息共享场景下，多个参与者在不泄露各自私有信息的前提下完成计算任务，以实现信息共享和应用的目的。
而其基础原理则是每个参与者将其隐私信息加密，再发送至云服务器或其他第三方中介者进行运算，从而实现计算任务。
二、多方计算各项技术的介绍1.安全多方计算(Secure Multiparty Computation, SMC)：是多方计算的核心技术之一，是通过密码学算法实现数据交换和隐私保护的关键技术之一。
SMC能够使多个参与者在相互之间进行数据交换的同时满足数据保密、完整和真实性的要求，从而保证数据的安全性。
2.同态加密(Homomorphic Encryption)：同态加密是一种可对先加密的密文进行计算（如：加、乘等运算）并输出结果的密码学技术，与传统的加密技术不同，同态加密算法不需要解密就可以进行计算。
同态加密作为多方计算的基础技术之一，使得参与者们可以在进行保护隐私数据的同时，完成计算目标。
3.差分隐私(Differential Privacy)：差分隐私是一种保护用户和数据隐私的方法，它在数据的信息共享和应用场景下，通过添加噪音来保护数据的隐私，使得参与者无法推断出用户的精确数据，从而达到数据共享和个人隐私的平衡。
三、多方计算的应用多方计算已被广泛应用于各种领域和场景，比如极为敏感的医疗、金融和政府数据存储和交换等。
同时，多方计算还广泛应用于智能电网控制、社交网络隐私保护、人脸识别和自然语言处理等领域。
四、多方计算的未来和挑战尽管多方计算技术在信息安全方面已经得到了广泛的应用，但是其中还存在一些技术上的瓶颈和挑战。
其中之一是多方计算的性能优化和计算效率的提升，其次是多方计算与其他信息技术的融合和协作等挑战。
实用安全多方计算协议关键技术研究进展
实用安全多方计算协议关键技术研究进展
蒋瀚;徐秋亮
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】2015(52)10
【摘要】在安全多方计算协议中,2个或多个持有秘密输入的参与方想要利用他们的输入来计算某个联合函数,并达到隐私性、正确性及输入无关性等安全要求.安全多方计算既是安全协议的一般性基础研究,也在许多应用领域(比如电子投票、网上合同签署、隐私信息检索等)有明确应用背景,其研究为密码学多个领域提供了核心工具.近年来,安全多方计算协议的研究,特别是在实用化技术方面取得了快速发展,协议实用化成为安全多方计算一个新的关注点.介绍了实用化安全多方计算协议研究的主要进展和成果,并重点介绍安全多方计算实用化的3个支撑性重要技术,包括混乱电路优化、剪切-选择技术及不经意传输扩展技术,这些技术在不同的方面显著提高了安全多方计算协议的效率.
【总页数】11页(P2247-2257)
【作者】蒋瀚;徐秋亮
【作者单位】山东大学计算机科学与技术学院济南250101;山东大学计算机科学与技术学院济南250101
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.基于电路计算的理性安全多方求和协议 [J], 张恩;朱君哲;范海菊;李功丽
2.一种实用高效的安全多方排序协议 [J], 王宁;顾昊旻;郑彤
3.一种基于区块链的泛用型数据隐私保护的安全多方计算协议 [J], 刘峰;杨杰;李志斌;齐佳音
4.一种基于区块链的泛用型数据隐私保护的安全多方计算协议 [J], 刘峰;杨杰;李志斌;齐佳音
5.基于全同态加密的安全多方计算协议 [J], 涂航
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
终于把隐私计算、联邦学习、多方安全计算、机密计算、差分隐私全搞清楚了!
终于把隐私计算、联邦学习、多方安全计算、机密计算、差分隐私全搞清楚了！隐私计算、多方安全计算、联邦学习等技术现在很火，但网上查的的资料要么太深看不懂，要么太浅搞不明白，要么太碎形不成体系，今天就用业务的语言给你彻底讲清楚。
首先讲一个百万富翁比财富的故事：两个百万富翁街头邂逅，他们都想炫一下富，比比谁更有钱，但是出于隐私，都不想让对方知道自己到底拥有多少财富，如何在不借助第三方的情况下，让他们知道他们之间谁更有钱？这是几十年前多方安全技术（隐私计算的一种技术）要解决的经典问题。
你也许马上就会想到，如果能在不知道对方数据的情况下进行数据的融合安全计算，从而获得一个有价值的结论，这不就是数据领域梦寐以求的东西吗？的确是这样，如果说深度学习的出现让AI焕发新生，那么数据流通和共享带来的巨大商机让隐私计算焕发出新生。
与传统的资本、土地、劳动、技术等一样，数据已是生产要素之一，与算力、算法组合，成为一种新型社会生产力，越来越多的业务场景需要多方数据的流通和共享。
在金融领域，银行保险机构借助内外部数据进行联合建模，实现数字营销、精准获客、差异化定价、智慧风控及反欺诈等。
在医疗领域、医药企业、医疗机构和保险公司通过病例数据共享，形成联合AI模型进一步提高精准度。
在政务、能源、交通、环保、工业和电信等具备大量数据基础的领域，数据共享和利用已经成为规划和落地应用必不可少的部分。
隐私计算使企业在数据合规要求前提下，能够充分调动数据资源拥有方、使用方、运营方、监管方各方主体积极性，实现数据资源海量汇聚、交易和流通，从而盘活第三方机构数据资源价值，促进数据要素的市场化配置，在《国家数据安全法》颁布的当下，隐私计算更凸显价值。
隐私计算其实是一堆“数据可用不可见”技术集合，包括多方安全计算、联邦学习、机密计算、差分隐私及数据脱敏等等，这些技术既有联系又有区别，既有优势也有劣势，如果你不明觉厉或者一知半解，一定要读一读这篇文章。
隐私计算 技术方案
隐私计算技术方案一、概述随着大数据时代的到来，数据已经成为企业和社会的重要资源。
然而，数据的收集、处理和使用过程中，隐私保护问题也日益突出。
为了在保护个人隐私的同时，实现数据的充分利用，隐私计算技术应运而生。
本文将介绍隐私计算中的一些关键技术方案。
二、数据加密技术数据加密技术是隐私计算的基础，通过对数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
常见的加密算法包括对称加密和公钥加密，它们分别适用于不同的场景。
三、差分隐私技术差分隐私是一种数学框架，用于确定在统计数据库查询的结果中对个人隐私的保护程度。
它通过在查询结果中引入随机扰动，使得攻击者无法准确推断出原始数据中的具体信息。
四、安全多方计算安全多方计算是一种多参与方协同计算的技术，它可以在不共享原始数据的情况下，对数据进行计算和分析。
这种技术可以应用于金融、医疗等敏感领域，保护各个参与方的隐私。
五、联邦学习联邦学习是一种机器学习技术，它可以在多个参与方之间进行模型训练，而无需将数据集中到一个中心服务器。
这种技术可以保护各个参与方的数据隐私，同时提高模型的性能。
六、零知识证明零知识证明是一种密码学协议，用于验证某个命题是否为真，而不需要向验证者提供任何有关该命题的信息。
这种技术可以应用于数字身份认证、密码找回等场景，保护用户的隐私和安全。
七、同态加密同态加密是一种对加密数据进行操作的加密技术，可以在不暴露原始数据的情况下进行计算和操作。
这种技术可以应用于云计算、大数据等领域，保护用户的数据隐私和安全。
八、混淆电路混淆电路是一种用于电路设计的密码学技术，它可以使得对电路的逆向分析变得困难。
这种技术可以应用于硬件设计、芯片制造等领域，保护硬件的安全和隐私。
九、零知识验证零知识验证是一种密码学协议，用于验证某个命题是否为真，而不需要向验证者提供任何有关该命题的信息。
与零知识证明类似，零知识验证也可以应用于数字身份认证、密码找回等场景，保护用户的隐私和安全。
安全多方计算在数据共享中的作用
安全多方计算在数据共享中的作用一、安全多方计算概述安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMC）是一种密码学技术，它允许多个参与方在保护各自输入隐私的前提下，共同计算某个函数的结果。
这种技术的核心价值在于，它能够在不泄露各自数据的情况下，实现数据的联合分析和处理，从而解决了数据共享中的隐私保护问题。
1.1 安全多方计算的核心概念安全多方计算的核心概念包括隐私保护、正确性和可扩展性。
隐私保护指的是在计算过程中，除了最终的计算结果外，任何参与方都无法获得其他方的输入数据。
正确性则是指计算结果的正确性，即使在部分参与方不诚实的情况下，也能确保结果的正确性。
可扩展性则涉及到SMC 技术能够适应不同规模的参与方和计算任务。
1.2 安全多方计算的应用场景安全多方计算的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 联合数据分析：多个企业或机构可以在不共享原始数据的情况下，联合进行数据分析，以获得更深入的业务洞察。
- 隐私保护投票：在投票或民意调查中，SMC可以确保投票者的隐私，同时计算出准确的投票结果。
- 医疗数据共享：医疗机构可以在保护患者隐私的前提下，共享医疗数据进行疾病研究和药物开发。
二、安全多方计算的技术基础安全多方计算的技术基础是一系列复杂的密码学协议和算法，这些技术和方法构成了SMC的核心。
2.1 密码学基础安全多方计算依赖于密码学的一些基本概念和工具，如秘密共享、同态加密、零知识证明等。
这些工具使得在不直接交换数据的情况下，也能进行有效的计算。
2.2 秘密共享技术秘密共享是一种将秘密分割成多个份额，并将这些份额分配给不同参与方的技术。
只有当足够多的份额被组合在一起时，才能恢复出原始的秘密。
这种技术是实现SMC 中隐私保护的关键。
2.3 同态加密算法同态加密是一种特殊的加密方法，允许对加密数据进行特定的计算操作，而不需要解密。
这样，参与方可以在不暴露自己数据的情况下，对数据进行联合计算。
安全多方计算技术在密码学中的应用
安全多方计算技术在密码学中的应用密码学作为一门研究信息安全的学科，一直以来都备受关注。
随着信息技术的不断发展，传统的密码学方法逐渐暴露出一些安全性的问题。
为了应对这些挑战，安全多方计算技术进入了密码学领域，并取得了显著的成果。
本文将从安全多方计算技术的基本原理、密码学中的应用以及未来的发展趋势等方面进行探讨。
一、安全多方计算技术的基本原理安全多方计算技术是指在多方参与计算的情况下，确保计算结果的安全性和隐私性的一种方法。
它能够在不暴露各方私密输入的情况下，实现计算结果的正确性。
其基本原理包括安全协议、秘密共享以及零知识证明等。
首先，安全协议是实现安全多方计算的基础。
各方在进行计算前，通过建立安全协议来确定计算过程和涉及到的操作。
这些安全协议可以确保计算过程的正确性和隐私性。
其次，秘密共享是安全多方计算的关键技术之一。
通过将参与计算的私密输入进行分割和分发给各方，可以确保参与方之间的私密输入不被泄露。
各方只有在进行计算时才能恢复出完整的输入信息，并参与到计算中。
最后，零知识证明可以在安全多方计算过程中证明某个事实的真实性，而无需泄露与之相关的任何私密输入。
这样可以保证计算过程的安全性和隐私性，同时提供不可抵赖性的证明。
二、安全多方计算在密码学中的应用1. 秘密共享在数字签名算法中，秘密共享技术可以用于生成签名密钥，保护私钥的安全性。
多方共享私钥后，只有在所有参与方齐心协力的情况下，才能恢复出完整的私钥，并进行签名操作。
这样一来，即便有一方的私钥被泄露，也无法独自进行签名，提高了签名算法的安全性。
2. 安全多方计算在密码协议中的应用安全多方计算技术可以用于密码协议中的安全关键操作，例如密钥交换、访问控制等。
通过多方共同参与计算，在不泄露私密输入的情况下，生成协议中所需的临时密钥或验证信息。
3. 安全多方计算在云安全中的应用云计算作为一种高效的数据存储和计算方式，对数据的安全性提出了更高的要求。
将安全多方计算技术应用于云安全中，可以实现在云环境中进行隐私保护、数据共享等操作，保障用户数据的安全。
加密技术如何保护大数据存储和分析？
加密技术如何保护大数据存储和分析？一、数据加密技术的重要性数据加密技术是保护大数据存储和分析过程中的关键一环。
大数据时代，随着数据泄露和侵犯隐私的风险加大，数据加密成为了防护重要信息，确保数据安全的不可或缺的手段。
二、数据存储的加密技术1. 对称加密算法对称加密算法是一种常见的数据加密方式，它使用相同的密钥进行数据加密和解密操作。
通过对数据进行加密，即使在存储介质被非法获取的情况下，也无法识别和破解数据。
2. 非对称加密算法非对称加密算法利用公钥和私钥进行加密和解密操作。
数据在存储前使用公钥进行加密，只有私钥的持有者才能解密。
非对称加密算法在数据存储过程中提供了更高的安全性。
3. 数据分割和加密云存储为了增强数据的安全性，可以将数据分割成多个部分，每个部分进行独立的加密。
这样即使有人获取了其中的一部分数据，也无法还原整个数据。
此外，加密云存储可以将分割后的数据存储在不同的云服务商中，进一步增加数据的安全性。
三、数据分析的加密技术1. 加密计算保护数据数据分析过程中，可能需要使用第三方机构的资源，需要共享加密数据。
在保护数据隐私的同时，可以利用加密计算技术，在不暴露数据内容的前提下，进行数据分析，增加数据的安全性。
2. 安全多方计算安全多方计算是一种保护数据分析隐私的有效手段。
该技术能够实现多个数据持有者在不相互交换私密数据的情况下，共同进行计算和分析。
通过对数据进行加密和分割，各方在保护个体隐私的同时，实现数据的共享和分析。
四、加密技术的前景和挑战1. 机器学习与加密技术结合的挑战机器学习在大数据分析中发挥了重要作用，但传统的加密技术会对机器学习的性能造成一定程度的影响。
如何在保护数据安全和提升机器学习性能之间找到平衡成为了未来的挑战。
2. 对量子计算的防护随着量子计算的发展，传统的加密技术可能会变得脆弱，面临破解的风险。
因此，如何应对量子计算对加密技术的威胁，保证大数据的安全性，成为了未来加密技术研究的重要方向。
安全多方计算在保密通信中的应用
安全多方计算在保密通信中的应用在当今数字化的时代，信息的交流和传递变得前所未有的便捷和迅速。
然而，伴随着这种便捷性而来的是信息安全和隐私保护的巨大挑战。
特别是在涉及到多个参与方之间的通信时，如何确保各方的敏感信息在交互过程中不被泄露，成为了一个至关重要的问题。
安全多方计算（Secure Multiparty Computation，简称 SMC）作为一种新兴的技术，为解决这一问题提供了有效的途径。
安全多方计算是一种密码学技术，它允许多个参与方在不泄露各自输入数据的前提下，共同计算一个约定的函数并得到计算结果。
这意味着，即使各方在合作完成计算任务的过程中，也无法获取到其他方的原始数据，只能得到最终的计算结果。
这种特性使得安全多方计算在保密通信领域具有广泛的应用前景。
一个常见的应用场景是在医疗领域。
考虑这样一个情况：多家医院想要联合分析患者的医疗数据，以发现某种疾病的潜在规律或优化治疗方案。
然而，由于患者的医疗数据属于个人隐私信息，每家医院都不能直接将其原始数据共享给其他机构。
此时，安全多方计算就可以发挥作用。
通过使用安全多方计算技术，多家医院可以在不暴露患者原始数据的情况下，共同计算诸如疾病的发病率、药物的疗效等统计信息。
这样既实现了数据的联合分析，又保护了患者的隐私。
在金融领域，安全多方计算也有着重要的应用。
例如，多家银行可能需要共同评估一个大型企业的信用风险。
每家银行都掌握着该企业的部分财务数据，但出于竞争和合规的考虑，不能直接共享这些数据。
利用安全多方计算，银行们可以在不泄露各自数据的情况下，综合计算出企业的信用评分，从而更准确地评估风险，做出合理的信贷决策。
另一个应用是在数据市场中。
数据供应商和数据购买方之间常常存在着信息不对称的问题。
购买方希望在不获取全部原始数据的情况下，先对数据的价值进行评估；而供应商则希望在保护数据隐私的前提下，完成交易。
安全多方计算可以让双方在有限的交互中，完成对数据价值的评估和计算，促进数据的合法交易和流通。
公平的安全多方计算协议
（） 中每一个参与者 构造 ｍ个计 算函数 ／的混淆 电 １
路 Ｇ ，＝１ ， ｍ。混淆 电路 Ｇ 构造如下 ： ｑ ｔ ， …， ２ ， １在 门 ｇ 处 ， Ｐ中每一个参与者 尸 的输入路径 。 ） ， 对 『 生 成 ２ 个 ｋ比 特 的随 机 比特 串 ｗ． ，，１ ｛， ，。ｗ ， ０ ） 及承诺 ， ． 】 １ ∈
ＸＵ ｎ Ｐ Ｂｉ ， ＥＮＧ ａ ｇ ｇ ｎ ＧＵ ｏ ｇ ｘ Ｃｈ ｎ — ｅ ， Ｃｈ ｎ — ｕ
、
（ ｏｌ ｅｏ ｃｅｃ， ｉ ｏ ｎｖ ｒｉ ， ｕｙ ｎ ５ ０ ５ Ｃ ｉａ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｉｎ ｅＧｕｚ ｕＵ ｉｅｓｙ Ｇ ｉａｇ５ ０ ２ ， ｈｎ ） ｅ Ｓ ｈ ｔ
则认 为构造 的这个安全多方计算协议是安全 的。 定义 ２安全多方计算的理 想模型 ：在安全多方计算中 ，
献 ［］ 出不存在 大 多数诚实参与 者的情况 下任何 安全多方 ５提 计算协议都不能实现完全公 平性 ，极 大限制 了安全多方计算 中公平性问题的研究。文献［］ ６论证了计算一些特殊 函数 的两
他参与者不能获得 自己的输 出，使协议变得不公平 。因此，
２ 安全多方计算 ． １ 安全 多方 计算是指参与者 ， …， 利 用 自己的秘密输 ，
入 ， …， 联合计 算函数 ｆ（ｔ ， Ｘ） Ｙ，２…， ） ， ｘ， …， ＝（１ ， ，最 ｎ Ｙ
后参与者 得到 ，并且 除了（ ， ） ＸＹ 及其推出的信息外， ｉ
诺 方案及 分割选择 技术【 】 构造一 个基于混 淆 电路 的安全多
方计算协议 。
２ 准备知识
定义 １设 为一个可数集 ， ｛ ｝ 和 ｛ 是 ２个 ｝
随机变量序列 。 ｛ ｝ 和 ｛ 是计算不可 区分 的，如果 ｝
云安全体系架构及关键技术
电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering信息技术与安全Information Technology And Security 云安全体系架构及关键技术田江林(中国电信集团有限公司沧州分公司河北省沧州市061000 )摘要：本文结合当前互联网时代背景下的大数据技术的发展情况，云计算在各个领域都有着广泛的应用空间，结合云计算与云安全 的基本概述条件下，重点探讨了如何在互联网时代背景下进行云安全架构工作的开展，在结合国内外云安全架构的发展情况的基础上，重点从多方面论述了其中所涉及到的云安全中相关技术问题，以及在应用过程中应该注意的技术要点以及未来的发展趋势，希望能对于全方 位促进我国的云安全体系架构逐步完善起到一定的作用。
关键词：云计算；云安全；体系架构在信息化时代背景下，云计算在各个领域都有着重要的应用，其所体现出的专业化、集约化特点正在引起广大的关注。
当前的云 计算技术具有广阔的增长空间，在具体的推广过程中，还依然存在 着产业链不完善、运营经验不足等情况。
在这样的背景下，结合云 计算的推广的过程中，存在着用户理念接受程度不高、不健全的法 律规范、原有程序如何实现平滑迁移、商务流程再造等方面的问题，这就需要在推广云计算过程中，则应充分重视云计算的安全问题，正视所存在着的不利因素。
所以，在具体的云计算技术架构的研究 过程中，一定要充分认识到云计算所面临的安全威胁，并能结合实 际来全面正视所涉及到的关键技术。
1云计算与云安全概述在信息化时代背景下，云计算能体现出信息化时代的优势，有 效满足实现动态化资源池、虚拟化可用性计算平台，借助于先进的 分布式计算以及相应的存储架构方式，以保障帮助用户获得良好体 验，从而保障有效控制成本。
用户能借助于云计算平台，满足相应 的完全动态部署、配置、重新配置以及取消等服务工作。
对于云安全来说，主要就是能充分利用好信息时代背景下的云 计算技术的优势，将其有效地应用在计算机网络信息安全中。