第十二章_安全多方计算
【密码学】安全多方计算
【密码学】安全多⽅计算历史背景1. A.C. Yao于1982年⾸次提出安全多⽅计算的概念，其主要研究在私有信息不被泄漏的前提下，多个互不信赖的参与者如何协作进⾏计算2. Goldwasser:“安全多⽅计算所处的地位就如同公钥密码学10年前所处的地位⼀样重要，它是计算科学⼀个极其重要的⼯具，⽽实际应⽤才刚起步。
”3. 1987年，Goldreich等⼈设计出通⽤的安全多⽅计算协议解决普遍存在的安全多⽅计算问题4. 1998年，Goldreich将安全多⽅计算进⾏了较为全⾯的概括。
但使⽤通⽤协议会是的协议的复杂度较⾼，效率较低。
因此他指出安全多⽅计算应该具体问题具体分析，设计特定的安全多⽅计算协议5. 2001年，Du等⼈在前⼈⼯作的基础上，更深⼊地研究了包括科学计算、集合计算、统计分析等具体的安全多⽅计算问题及其应⽤安全多⽅计算的场景很多，只要是⽤户需要保护隐私的合作计算都能划归于此。
即安全多⽅计算解决的是多个互不信任的参与者在⼀个分布式环境中，分别输⼊⾃⼰的保密信息进⾏写作计算，进⽽得到各⾃所需要的正确结果，并在计算结束后每个参与⽅没有把⾃⼰的私有信息泄漏给其他⽅。
它是⽬前国际密码学界的研究热点之⼀。
问题引⼊1. 甲化⼯⼚拥有含有A，B，C三种成分的物质η1,η2,⼄化⼯⼚含有A，B，C三种成分的物质η1,η3。
现在甲、⼄两化⼯⼚处于⾃⼰的利益考虑，想要在互相不泄露⾃⼰私有信息的情况下，判断能不能⽤η2,η3的混合物来代替η12. ⽼板拖⽋⼯⼈⼯资。
假设⽼板每个⽉固定⽇期回数次公司，⽽⼯⼈们会根据⽼板回公司的时间要⼯资。
对⽼板来说，他不想让⼯⼈知道每个⽉⼏号回公司，对⼯⼈来说，也不想让⽼板知道他们会在⼏号去公司。
这种情况下，⼯⼈们如何能顺利地要到⾃⼰被拖⽋的⼯资？分析：问题⼀，能不能替换就是看最终ABC三种成分是不是⼀样的。
假设以A,B,C为坐标轴画三维坐标系，η1,η2,η3分别是这个三维坐标系中的点。
安全多方计算
安全多方计算安全多方计算（Secure Multi-Party Computation，SMPC）是一种在多方参与的情况下进行计算的方法，其特点是在不泄露私密信息的前提下，完成涉及多方数据的计算过程。
这种计算方式在信息安全领域有着重要的应用，可以有效保护个体隐私，同时实现数据共享和计算。
本文将对安全多方计算的原理、应用和发展进行探讨。
首先，安全多方计算的原理是基于密码学的技术实现的。
在多方参与的情况下，每个参与方都会将自己的私密信息进行加密，并通过协议进行安全的通信和计算。
这样，即使有部分参与方是不可信的，也不会泄露其他参与方的私密信息。
安全多方计算的核心在于保护数据隐私，确保计算结果的正确性和安全性。
其次，安全多方计算在实际应用中有着广泛的需求和应用场景。
比如在医疗领域，不同医院之间需要共享患者的医疗数据进行研究和诊断，但又需要保护患者的隐私信息；在金融领域，不同银行之间需要进行风险评估和信用评级，但又需要保护客户的财务数据。
安全多方计算可以有效解决这些场景下的数据共享和计算问题，为各行各业提供了更加安全和可靠的数据处理方式。
最后，安全多方计算在近年来得到了广泛的关注和研究，其发展势头迅猛。
随着计算机技术和密码学技术的不断进步，安全多方计算的效率和安全性得到了大幅提升，各种新的安全多方计算协议和算法不断涌现。
同时，各大科研机构和企业也在积极投入资源进行安全多方计算的研究和应用。
可以预见，安全多方计算将在未来得到更广泛的应用，并为信息安全领域带来新的突破和进步。
综上所述，安全多方计算作为一种重要的信息安全技术，具有广泛的应用前景和发展空间。
通过对其原理、应用和发展的深入了解，可以更好地推动安全多方计算技术的发展和应用，为信息安全领域的发展贡献力量。
希望本文能够为读者提供一些有益的信息和思路，引起对安全多方计算的关注和思考。
多方安全计算
多方安全计算
多方安全计算（MPC）是一种新型的安全计算模式，它可以在不泄霎隐私信息的情况下，实现多方之间的安全计算和数据共享。
MPC的出现，为解决数据安全
和隐私保护问题提供了全新的思路和方法。
在云计算、大数据、人工智能等领域，MPC正逐渐成为一种重要的安全计算手段。
MPC的核心思想是将数据分散存储在多个参与方之间，并通过密码学技术实
现数据的安全计算和共享。
在MPC中，每个参与方都只知道自己的数据，而不知
道其他参与方的数据，从而保障了数据的隐私性。
通过安全协议和密码学算法，MPC可以实现诸如加法、乘法、比较等计算操作，同时保护数据的安全性。
MPC的应用场景非常广泛，例如在医疗健康领域，不同医疗机构之间可以通
过MPC实现病例数据的联合分析，而不泄露患者的隐私信息；在金融领域，银行
可以通过MPC实现客户数据的安全共享和风险评估；在智能交通领域，交通管理
部门可以通过MPC实现交通数据的统计分析，而不暴露车辆和驾驶者的隐私信息。
MPC的实现需要结合密码学、安全协议和分布式系统等多个领域的知识，因
此具有一定的技术难度。
目前，国内外学术界和产业界都在积极研究MPC的理论
和技术，并取得了许多重要进展。
随着MPC技术的不断成熟和完善，相信它将在
未来得到更广泛的应用。
总的来说，多方安全计算作为一种新型的安全计算模式，为数据安全和隐私保
护提供了全新的解决方案。
它通过密码学技术实现多方之间的安全计算和数据共享，广泛应用于医疗健康、金融、智能交通等领域。
随着技术的不断进步，MPC必将
在未来发挥越来越重要的作用，为各行各业的发展提供有力支持。
第十二章 安全多方计算
有留言，则配对成功
安全多方计算：终身伴侣问题 终身伴侣问题
终身伴侣问题的一种有效解决方案
Bob可以进行“选择明文攻击”
可以HASH一般的择偶要求 拨打所得的电话号码，以窃听留言
只有在不可能得到足够多的明文消息的情况下该协议安全
安全多方计算：其它几个经典应用场景 其它几个经典应用场景
场景描述
Alice、Bob都在寻找终身伴侣——相亲 非诚勿扰、我们约会吧 相亲(非诚勿扰 我们约会吧) 相亲 非诚勿扰、
业务需求(兴趣爱好) 业务需求
Alice：KTV、逛街、劲乐团 Bob：NBA、足球、聚会、宅
系统目标
对自己的择偶要求难为情——含蓄表达、意会、不表达 找一个趣味相投的终身伴侣
安全多方计算：终身伴侣问题 终身伴侣问题
示例一
Alice认为自己得了某种遗传疾病，想验证自己的想法 她知道Bob有一个关于疾病的DNA模型的数据库
如果她把自己的DNA样品寄给Bob
Bob可以给出她的DNA的诊断结果 Alice又不想别人知道——这是她的隐私
安全多方计算：其它几个经典应用场景 其它几个经典应用场景
示例二
A公司决定扩展在某些地区的市场份额来获取丰厚的回报 A公司也注意到B公司也在扩展一些地区的市场份额 两个公司都不想在相同地区互相竞争
安全多方计算：平均工资问题 平均工资问题
平均工资问题的一种有效解决方案
Dave用自己的私钥解密，加进自己的工资，然后用Alice的公钥加密发 送给Alice Alice用自己的私钥解密，减去原来的随机数得到工资总和 Alice将工资总和除以人数得到平均工资，宣布结果
协议假定所有的参与者是诚实的， 协议假定所有的参与者是诚实的，如果不诚实则平均工资错误 Alice可以谎报结果（她作为了“名义上”的集成者） 可以谎报结果（她作为了“名义上”的集成者） 可以谎报结果
多方安全计算的原理
多方安全计算的原理多方安全计算（Multi-Party Secure Computation）是一种保护数据隐私的计算模型，它允许多个参与方在不暴露私密数据的情况下进行计算和共享结果。
这种计算模型可以应用于各种领域，如数据挖掘、机器学习、金融和医疗等。
本文将介绍多方安全计算的原理和应用。
一、多方安全计算的原理多方安全计算的原理基于密码学和分布式计算的理论。
它通过使用密码学协议和算法，确保在计算过程中参与方的隐私数据不被泄露。
多方安全计算的主要原理包括以下几个方面：1. 零知识证明：参与方可以使用零知识证明来证明自己的计算结果是正确的，而无需将实际的计算结果透露给其他参与方。
这种技术可以保护参与方的隐私数据，并防止恶意方进行欺骗。
2. 安全多方计算协议：多方安全计算协议是实现多方安全计算的关键。
它定义了参与方之间的通信和计算规则，确保计算结果的正确性和隐私保护。
常用的安全多方计算协议包括秘密共享、安全函数评估和安全多方计算电路等。
3. 加密技术：加密技术是多方安全计算的基础。
参与方可以使用加密算法对自己的隐私数据进行加密，在计算过程中只透露加密后的数据，从而保护数据的隐私性。
常用的加密技术包括对称加密和非对称加密等。
二、多方安全计算的应用多方安全计算可以应用于各种场景，保护数据隐私，促进数据共享和合作。
以下是几个常见的应用领域：1. 数据挖掘：在数据挖掘中，多方安全计算可以用于联合挖掘多个数据拥有方的数据，发现隐藏在数据中的规律和模式，而无需将数据透露给其他方。
这样可以保护数据隐私，避免敏感信息的泄露。
2. 机器学习：多方安全计算可以用于联合训练机器学习模型。
参与方可以共享各自的数据集，通过多方安全计算协议进行模型训练，从而得到一个全局的模型，而不必暴露各自的数据。
这种方法可以提高模型的准确性和鲁棒性。
3. 金融领域：在金融领域，多方安全计算可以用于联合风险评估和交易分析。
多个金融机构可以共享各自的交易数据和风险模型，通过多方安全计算协议进行风险分析和交易决策，而无需透露敏感的交易信息。
多方安全计算经典问题整理
题目多方安全计算经典问题整理摘要数据挖掘可以帮助人们在纷繁多样的数据中找出隐晦的有用信息，并且已经在电信、银行、保险、证券、零售、生物数据分析等领域得到了广泛的应用。
然而，就在数据挖掘工作不断深入的同时，数据隐私保护问题也日益引起人们的广泛关注，如何在保护数据隐私的前提下进行数据挖掘已经成为当前亟待解决的一个问题。
本报告选取隐私保持数据挖掘中的多方安全计算领域进行相关的整理工作，罗列了多方安全计算领域中较为经典的姚式百万富翁问题、安全电子选举问题以及几何位置判定问题。
一方面，在翻阅文献的基础上为这些问题筛选出前人给出的相对简洁易懂的解决方案；另一方面也对文中所展示的解决方案从时间复杂度、应用范围的局限性以及潜在安全隐患等角度进行了评价。
另外，本报告也对各个问题中有待进一步研究解决的问题进行了简单的阐述，以起到抛砖引玉的效果。
在报告的最后，也谈及了自己这门课程的上课感受。
感谢学院开设的这门课程，感谢授课的各位老师，让我在较短的时间内得以大致了解当前数据库领域中所出现的一些前沿性的成果和问题，着实获益匪浅！希望这种类型的课可以继续办下去，越办越好！关键词：多方安全计算；百万富翁；电子选举；几何位置判定目录1引言 (1)2多方安全计算概述 (1)3百万富翁问题 (2)3.1姚式百万富翁问题解决方案[1] (2)3.1.1方案定义 (2)3.1.2方案评价 (2)3.2基于不经意传输协议的高效改进方案[8] (3)3.2.1不经意传输协议 (3)3.2.2改进方案 (3)4安全电子选举问题 (4)4.1选举模型 (4)4.2多选多的电子选举方案[14] (5)4.2.1方案定义 (5)4.2.2方案评价 (5)5保护私有信息的几何判定问题 (6)5.1安全点积定义 (6)5.2安全点积协议 (6)6小结 (7)7课程感受.................................................................................................错误!未定义书签。
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。
安全多方计算性质
安全多方计算性质1.安全多方计算简介安全多方计算定义：是指在一个互不信任的多用户网络中， n n n 个参与者 P 1 , P 2 , . . . , P n P_1,P_2,...,P_n P1,P2,...,Pn，每个持有秘密数据 x i x_i xi，希望共同计算出函数 f ( x 1 , x2 , . . . , x n ) = ( y 1 , y 2 , . . . , y n )f(x_1,x_2,...,x_n)=(y_1,y_2,...,y_n) f(x1,x2,...,xn)=(y1,y2 ,...,yn)， P i P_i Pi仅得到结果 y i y_i yi，并且不泄露 x i x_i xi给其他参与者。
平均薪水问题是一个简单的安全多方计算问题，即某公司nnn位职员想了解他们每月的平均薪水有多少，但又不想让任何其他人知道自己的薪水。
设公司 n n n个职员A 1 , A 2 , … , A n A_1,A_2,…,A_n A1,A2,…,An，他们的薪水分别为x 1 , x 2 , … , x n x_1,x_2,…,x_n x1,x2,…,xn。
该问题可形式化描述为：对 n n n个秘密输入 x 1 , x 2 , … , x n x_1,x_2,…,x_n x1,x2,…,xn，在不泄露各自秘密的情况下计算函数值: f ( x 1 , x 2 , … , x n ) = ( x 1 + x 2 + … + x n ) / n f(x_1,x_2,…,x_n)=(x_1+x_2+…+x_n)/n f(x1,x2,…,xn)=(x1 +x2+…+xn)/n执行以下协议：(1)A1A_1A1选择一个随机数rrr并加上他的薪水得r+x1r+x_1r+x1发送给A2A_2A2(2)A2A_2A2加上他的薪水得r+x1+x2r+x_1+x_2r+x1+x2发送给A3A_3A3(3)A3,A4,A5,…,An−1A_3,A_4,A_5,…,A_{n-1}A3,A4,A5,…,An−1继续执行同样操作(4) A n A_n An加上他的薪水得r + x 1 + x 2 + … + x nr+x_1+x_2+…+x_n r+x1+x2+…+xn发送给 A 1 A_1 A1(5) A 1 A_1 A1将其减去随机数 r r r再除以总人数 n n n便得公司职员的平均薪水( x 1 + x 2 + … + x n ) / n (x_1+x_2+…+x_n)/n (x1+x2+…+xn)/n。
应用密码学 12 安全多方计算
12.3 一般安全多方计算协议
• 目录
12.3.1
基于可验证秘密共享的SMPC协议
12.3.2 基于不经意传输的SMPC协议
12.3.3
12.3.4
基于同态加密的SMPC协议
基于Mix-Match的SMPC协议
12.3.2 基于不经意传输的SMPC协议
基于OT的安全多方计算协议
• 两方计算情形
xy : 这时需要用到OT 协议.A随机选择za F2 , 令 d1 za xa ya , d 2 z a xa d 3 z a xa 1 ya , d 4
ya 1 , z a xa 1 ya
如果能找到一个双方都信任的第三方，则问题很容易解决。
那么如何在不借助任何第三方的情况下比较他们财富的大小？
12.1 安全多方计算问题
问题提出
安全多方计算最早由A. C. Yao（姚期智）（2000年图灵奖获得者）在
1982年提出，他通过“姚氏百万富翁问题”提出安全两方计算问题。
12.1 安全多方计算问题
两方计算协议就用到了OT协议。
12.3.2 基于不经意传输的SMPC协议
不经意传输协议
通常一个OT 协议有两个参与者,发送方S 和接收方R. S 掌握n个秘密m1 , m2 , , mn , R掌握一个整数i 1, , n . 一个OT 协议要满足下面的要求:
1 如果S 和R忠实执行协议,那么最后R得到秘密mi , 可以把R掌握的i理解
②每个参与者任取t 1个子秘密，并验证其承诺yi = H i , i . 如果正确，则利用Lagrange插值公式由t 1个点构造 t次多项式f x 和r x .
应用密码学安全多方计算介绍课件
应用领域拓展
A
金融领域：安全多方计算在金融领域的应用，如支付、信贷、保险等
B
医疗领域：安全多方计算在医疗领域的应用，如医疗数据共享、医疗数据分析等
C
物联网领域：安全多方计算在物联网领域的应用，如设备身份认证、数据安全传输等
D
政府领域：安全多方计算在政府领域的应用，如政务数据共享、电子政务等
法律法规的完善
02
安全多方计算通过密码学技术，如秘密共享、零知识证明、同态加密等，实现数据的安全保护。
03
安全多方计算在许多领域都有广泛的应用，如金融、医疗、物联网等。
04
安全多方计算的应用场景
金融领域：多方参与金融交易，保护数据安全和隐私
医疗领域：多方参与医疗数据共享，保护患者隐私和医疗数据安全
政府领域：多方参与政府数据共享，保护政府数据和公民隐私安全
应用密码学安全多方计算介绍课件
演讲人
01.
02.
03.
04.
目录
安全多方计算的概念
安全多方计算的技术原理
安全多方计算的应用案例
安全多方计算的发展趋势
安全多方计算的概念
安全多方计算的定义
安全多方计算是一种允许多个参与方在保护各自数据隐私的前提下，共同完成特定计算任务的技术。
01
安全多方计算旨在解决传统计算中数据共享带来的隐私泄露问题。
2
设备访问控制：限制未经授权的访问和操作
3
隐私保护：保护用户隐私和数据安全，防止泄露和滥用
4
安全多方计算的发展趋势
技术挑战与突破
隐私保护：如何在多方计算中保护数据隐私，防止信息泄露
01
计算效率：如何提高多方计算的效率，降低计算成本
密码学中的安全多方计算理论与实践
密码学中的安全多方计算理论与实践密码学是一门涉及信息安全的学科，随着信息技术的发展，密码学已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在密码学领域，安全多方计算（Secure Multi-Party Computation，SMPC）是一种重要的技术。
它可以在多个参与方之间进行安全的计算操作，保证计算结果的机密性。
本文将从理论和实践两个方面探讨SMPC技术的基础、发展和应用。
一、SMPC的基础SMPC的基础可以追溯到20世纪80年代。
当时，密码学家Adi Shamir提出了安全多方计算（SMC）的概念，是指两个或多个参与者能够通过一个协议对某一功能进行计算，且计算过程中不泄露自己的输入。
然而，单纯的SMC不能保证计算的正确性，也无法解决非完备性问题。
随着理论的发展，SMC被不断优化，最终发展成为安全多方计算（SMPC）。
SMPC是在保证参与者输入和计算结果机密性的基础上，增加了计算的正确性和完备性。
现在，SMPC的数学理论基础主要包括信息论、代数理论、数论等。
二、SMPC的发展随着计算机技术的迅猛发展，SMPC也得到了越来越广泛的应用。
在金融、医疗、物流等诸多领域，SMPC可以保障数据的安全。
下面分别从学术研究和应用实践两个方面探讨SMPC的发展。
（一）学术研究在SMPC的发展过程中，学术界的研究起到了重要的推动作用，SMPC的各种基础理论和实现方法在学术界被广泛研究和探讨。
SMPC的理论研究主要在数据隐私保护、协议的设计和安全模型的证明等领域，目的是提高SMPC的计算效率和安全性。
此外，随着新技术和新算法的涌现，SMPC理论也在逐步完善和扩充。
在SMPC理论的发展过程中，安全多方协议（Secure Multi-Party Protocol，SMPP）是一种重要的研究方向。
SMPP——在满足计算正确性和机密性的前提下，使用互信的多方之间协同完成某种计算任务的计算协议。
目前主流的安全多方协议包括、秘密分享协议、比特承诺协议、零知识证明协议、安全多方计算协议等。
安全多方计算技术在金融领域的应用
安全多方计算技术在金融领域的应用随着金融行业的发展和互联网技术的不断进步，金融数据的安全性和隐私保护越来越受到重视。
在金融领域，安全多方计算技术（Secure Multi-party Computation，简称SMC）因其强大的数据保护能力而备受关注。
本文将探讨安全多方计算技术在金融领域的应用。
一、安全多方计算技术简介安全多方计算技术是一种保护数据隐私的方法，它允许多个参与方在不公开私密数据的情况下进行计算，并最终获得计算结果。
这项技术通过使用密码学协议和分布式系统架构，确保在计算过程中没有任何一方能够获取到其他参与方的原始输入数据。
二、数据隐私保护在金融领域的重要性在金融领域，数据隐私保护是至关重要的。
金融机构处理各种敏感数据，包括个人身份信息、财务数据等等，如果这些数据泄露或被滥用，将对客户和机构本身造成巨大的损失。
因此，金融行业需要寻求一种安全可靠的方法，来保护数据隐私。
三、安全多方计算技术在金融领域的应用案例1. 交易数据分析金融机构需要对客户的交易数据进行分析，以识别潜在的欺诈行为或洗钱活动。
然而，由于数据隐私的限制，金融机构无法直接共享客户的敏感数据。
通过使用安全多方计算技术，各金融机构可以在不彼此暴露交易数据的情况下进行协同分析，以发现潜在的风险。
2. 风险评估金融行业在进行风险评估时，通常需要访问不同金融机构和相关方的数据。
然而，由于各方之间的数据隔离和隐私保护，数据共享变得非常困难。
通过使用安全多方计算技术，各方可以在不公开原始数据的情况下，进行风险模型的协同计算，确保数据隐私的同时，获得准确的风险评估结果。
3. 私密数据共享金融机构之间需要共享一些敏感数据，比如黑名单信息、欺诈行为等等。
然而，出于数据隐私和竞争等原因，这种数据共享往往面临困境。
通过使用安全多方计算技术，各机构可以在不泄露自身私密数据的情况下，实现黑名单信息的共享，提高整个金融体系的风险防范能力。
四、安全多方计算技术的挑战与展望虽然安全多方计算技术在金融领域的应用前景广阔，但其本身也存在一些挑战。
基于安全多方计算的数据安全存储技术研究
基于安全多方计算的数据安全存储技术研究一、引言随着大数据的快速发展，数据安全存储技术日益成为不可或缺的一部分。
数据的不安全存储可能会引发各种问题，例如丢失、篡改、泄露等。
因此，保护数据安全存储对于用户和企业而言是至关重要的。
对于数据安全存储技术，安全多方计算（SMC）技术是当前比较重要的一种。
二、安全多方计算技术概述1. 安全多方计算（SMC）简介SMC是一种通过将数据在多个参与方之间分割、加密和分布式计算的方式来保护安全的方法。
在SMC过程中，多个参与方可以在不泄露本地私有数据的情况下，根据共同的目标进行数据计算和分析。
因此，SMC技术可以保障多方数据的安全性，同时又能够实现数据的计算和分析，保证数据隐私和数据价值的平衡。
2. 安全多方计算的实现方式目前实现SMC的最常用方式是使用密码学技术，主要包括同态加密、抽象语法树和零知识证明等技术。
这些技术可以在不泄露数据的情况下，将数据的传输和分析过程保持在数据所有权的控制之下。
3. 安全多方计算的应用场景SMC可以应用于许多不同的场景中，例如医疗保健、金融交易、市场研究等。
在这些领域中，需要将数据分享给多个受信方，同时保证数据安全和私密性，并在不泄露本地私人数据的情况下，通过计算和分析，实现最终的目标。
三、SMC在数据安全存储中的应用1. 数据共享和分析在数据安全存储中，SMC可以用于多个参与方之间的数据共享和分析。
通过SMC技术，在多个参与方之间共享数据，这些数据被分割、加密和分布式存储，从而保证数据的安全性和隐私性。
同时，参与方可以利用这些数据进行计算并得到结果，而不会泄露数据。
这样可以实现数据分析的目标，同时保障数据的安全性和隐私性。
2. 数据加密和保护SMC可以被用于数据加密和保护，从而提高数据的安全性。
通过在数据传输过程中使用SMC，数据可以被分割、加密和分布式存储，从而防止任何一方窃取或篡改数据。
同时，为了保障数据的完整性和保密性，每个参与方都需要验证被计算的结果是否正确，以确保计算是可信的。
安全多方计算技术在在线隐私保护中的应用研究
安全多方计算技术在在线隐私保护中的应用研究随着互联网的发展，越来越多的个人信息被在线收集和使用，涉及隐私的问题也越来越突出。
而且，传统的保护方法如加密和访问控制并不能完全保证隐私的安全，因为这些方法必须有授权的个人来使用和操作。
为此，安全多方计算技术应运而生。
安全多方计算是指进行计算任务时，参与方之间可进行加密通信而不会泄露对方的输入和输出信息的计算方法。
这种方法可以解决传统在线隐私保护技术不能解决的问题，而且可以保证数据的完整性和安全性。
安全多方计算技术有三种应用方法：秘密共享、安全电路和安全运算。
秘密共享是指将一个秘密信息分割成多个部分，分配给多个参与方，每个参与方只有部分信息，就无法得到完整的秘密。
安全电路是指将数据和逻辑门组合成电路，保证在不泄露数据的情况下执行特定计算。
安全计算是指在隐藏数据的同时计算出运算结果，而不会泄露真实的输入和输出。
具体到在线隐私保护，安全多方计算技术可以提供许多新的解决方案。
比如，在线社交网络中可以实现用户间的交流和配对，而不必泄露他们的信息。
在云计算中，可以保护用户的隐私和安全，确保数据不被云服务提供商或其他人窥视。
在医疗领域，可以实现病人之间的信息共享，而不必泄露他们的个人健康信息。
另外，安全多方计算技术面临的挑战有如下几点：首先，计算在多方之间需要高效的通信机制和协议，以确保远程计算、可扩展性和解密性能。
然后，安全多方计算还需要更好地理解和保护参与方的身份、隐私和证据的完整性。
最后，安全多方计算还需要更好地理解和保护参与方的计算环境，以确保其免受黑客或其他恶意行为的攻击。
总之，安全多方计算技术在在线隐私保护方面可以提供一种全新的解决方案。
它可以帮助保护用户个人信息的隐私和安全，有效预防隐私泄露等问题的发生。
未来，随着安全多方计算技术的不断发展和应用，我们有理由相信，它会在数据安全保护、隐私保护和互联网安全等方面发挥越来越大的作用。
如何实现同态学习与安全多方计算的结合
在当今信息时代，数据安全和隐私保护成为了越来越重要的议题。
尤其是在医疗、金融等领域，数据的隐私性和安全性是至关重要的。
而同态学习和安全多方计算作为两种重要的数据安全技术，各自有着独特的优势和应用场景。
将这两种技术结合起来，不仅能够加强数据的安全性，还能够实现对隐私数据的计算和分析，为数据安全提供更多的保障。
同态学习是一种能够在密文状态下进行计算的算法。
通过同态加密算法，可以在不解密的情况下对密文进行运算，然后将结果解密得到最终结果。
这种技术可以有效保护数据隐私，同时又能够进行有效的计算。
安全多方计算是指在多个参与方共同参与计算的情况下，保证计算结果的安全性和隐私性。
通过安全多方计算，多个参与方可以共同进行计算，而不会泄露各自的私密数据。
将同态学习和安全多方计算结合起来，可以实现更加安全和隐私的数据计算和分析。
在医疗行业中，例如，医院可以对患者的数据进行同态加密处理，然后将加密后的数据共享给多个参与方，这些参与方可以通过安全多方计算的方式共同进行数据分析，而不会泄露患者的隐私数据。
这种结合技术的应用能够为医疗研究和医疗决策提供更加安全和有效的数据支持。
此外，在金融领域，同样可以利用同态学习和安全多方计算技术进行安全的数据分析和计算。
银行可以对客户的交易数据进行同态加密处理，然后与其他金融机构共同进行数据分析，而不会泄露客户的隐私信息。
这种结合技术的应用能够为金融风险评估和金融决策提供更加安全和准确的数据支持。
在实际应用中，同态学习和安全多方计算的结合也面临着一些挑战和难点。
首先，同态学习算法目前还存在着计算效率低和计算复杂度高的问题，需要进一步改进和优化。
其次，安全多方计算需要解决参与方之间的通信和协作问题，保证计算结果的安全性和正确性。
最后，结合技术的应用还需要解决数据共享和数据合并的问题，保证数据的完整性和一致性。
尽管面临着一些挑战和难点，但同态学习和安全多方计算的结合仍然具有巨大的潜力和发展空间。
数据安全共享解决方案：谈谈安全多方计算
数据安全共享解决⽅案：谈谈安全多⽅计算⼀数字经济时代的两难在中外⾦融机构⾼端对话FIN-TALK论坛上，财政部原副部长朱光耀指出，“数字经济最为关键和活跃的要素是数据。
”的确，数据是数字经济的“⽯油”，如何让“数据⽯油”安全⾼效地“燃烧”，是当前全球经济数字化转型的关注热点。
⼀⽅⾯，数字经济进⼊⾼速发展阶段，根据《中国数字经济发展⽩⽪书（2020）》，我国数字经济规模占GDP⽐重已⾼达36.2%，打通各企业之间的“数据孤岛”，建⽴开放共享数字资源环境成为必然需求。
另⼀⽅⾯，社会公众对个⼈隐私和数据安全问题越来越关注，监管机构也出台了⼀系列制度条例切实保障信息安全。
⾯对数据安全与共享的两难困境，“可⽤不可见”的安全多⽅计算为我们提供了⼀种创新型的解决⽅案。
⼆何为安全多⽅计算安全多⽅计算（ Secure Multi-party Computation ），简称MPC。
我们在⼤部分⽂献中可以找到的解释是：安全多⽅计算解决了在⼀些互不信任的参与⽅之间联合计算⼀个函数的问题。
它能够使多个数据所有者在彼此不信任的情况下执⾏协同计算，输出计算结果，并确保任何⼀⽅都⽆法获得除预期的计算结果外的任何信息。
很多对该领域不熟悉的读者，可能在读完定义后仍对安全多⽅计算感到困惑。
下⾯笔者根据⾃⼰的粗浅理解，总结了⼀些安全多⽅计算的要点：1. 学科领域安全多⽅计算是现代密码学发展中为解决安全计算问题⽽提出的⼀类密码协议集合。
2. 适⽤范围安全多⽅计算适⽤于各参与⽅互不信任的⽹络，参与⽅可以获知约定的协同计算结果，但⽆法获取或推算出数据的原始内容。
3. 分类根据计算参与⽅个数不同，安全多⽅计算可分为只有两个参与⽅的2PC和多个参与⽅（≥3）的通⽤MPC。
安全两⽅计算使⽤了混淆电路（Garbled Circuit，简称GC)和不经意传输（Oblivious Transfer，简称OT)的密码学技术；安全多⽅计算使⽤了同态加密、秘密分享和不经意传输的密码学技术。
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安全多方计算：密码学家晚餐问题 密码学家晚餐问题
Crypt(0)
Coin(0)
Coin(2)
Crypt(1)
Crypt(2)
Coin(1)
安全多方计算：密码学家晚餐问题 密码学家晚餐问题
“晚餐问题”的延伸 晚餐问题” 晚餐问题
两个密码学家的“晚餐问题” 两个密码学家的“晚餐问题”协议
他们会知道谁付的账 旁观者只知道其中某个人付账或者NSA付账，不能精确定位
如果她看见两个不同的硬币
那么另外两个密码学家或者都说“相同”、或者都说“不同”
付账者是最靠近与未看见的硬币不同的那枚硬币的密码学家
如果她看见两个相同的硬币
那么另外两个密码学家一个说“相同而另一个说“不同”
如果未看见的硬币与她看到的两枚硬币相同
说“不同”的密码学家是付账者
如果未看见的硬币与她看到的两枚硬币不同
任意数量的密码学家“晚餐问题” 任意数量的密码学家“晚餐问题”协议
全部坐成一个圈并在他们中抛掷硬币
安全多方计算：密码学家晚餐问题 密码学家晚餐问题
“晚餐问题”的应用——匿名消息广播 晚餐问题”的应用 晚餐问题 匿名消息广播
用户把他们自己排进一个逻辑圆圈
构造饭桌
接 受 方 不 可 追 踪 性
无 条 件 的 发 送 方 和
他也用这个8位数字作为电话号码，试图听取留言
有留言，则配对成功
安全多方计算：终身伴侣问题 终身伴侣问题
终身伴侣问题的一种有效解决方案
Bob可以进行“选择明文攻击”
可以HASH一般的择偶要求 拨打所得的电话号码，以窃听留言
只有在不可能得到足够多的明文消息的情况下该协议安全
安全多方计算：其它几个经典应用场景 其它几个经典应用场景
他们的需求都是他们自己专有的数据，没人愿意透露给其它方，甚至是 “信任”的第三方
那么他们如何在保护数据私密性的前提下合作项目呢？
安全多方计算：基本概念 基本概念
多方计算问题
一组参与者希望共同计算某个约定的函数
函数的输入参数有多个
每个参与者提供函数的一个输入
安全多方计算问题( 安全多方计算问题 Secure Multi-party Computation)
在一定的时间间隔内，相邻的每对用户对他们之间抛掷硬币
使用一些公正的硬币抛掷协议防止窃听者
在每次抛掷之后每个用户说“相同”或“不同”
恶意的参与者不能读出报文，但他能通过在第三步撒谎来破坏系统 恶意的参与者不能读出报文，但他能通过在第三步撒谎来破坏系统 第三步撒谎
安全多方计算：平均工资问题 平均工资问题
安全多方计算：平均工资问题 平均工资问题
平均工资问题的一种有效解决方案
比特承诺可以解决“ 谎报” 比特承诺可以解决“Alice谎报”缺陷 可以解决 谎报
运用比特承诺协议让Alice向Bob传送他的随机数 协议结束后，Bob可以获知Alice的工资
安全多方计算：终身伴侣问题 终身伴侣问题
终身伴侣问题
终身伴侣问题的一种有效解决方案
使用一个单向函数，Alice将她的择偶要求m，HASH得到一个8位数字 的字符串h(m) Alice用这8位数字作为电话号码拨号，并留言
如果电话号码无效，Alice给这个电话号码申请一个单向函数直到她找到 一个与她有相同择偶要求的人
Alice告诉Bob她为她的择偶要求申请一个单向函数的次数 Bob用和Alice相同次数的HASH他的择偶要求
引入安全因素
其中每个人都知道这个函数的值 除了函数的输出外，没有人知道关于任何其它成员输入的任何事情
安全多方计算：基本概念 基本概念
来自于经典应用场景的启发
安全多方计算的基本特征
两方或多方参与者基于他们各自私密输入的计算 彼此都不想其它方知道自己的输入信息
问题变成了在保护输入数据私密性的前提下如何实现这种计算? 问题变成了在保护输入数据私密性的前提下如何实现这种计算
平均工资问题
场景描述
Alice、Bob、Carol和Dave四人在一起组织工作
业务需求
他们想了解平均工资 无仲裁者
系统目标
任何人不想让其他人知道自己的工资
安全多方计算：平均工资问题 平均工资问题
平均工资问题的一种有效解决方案
Alice生成一个随机数，将其与自己的工资相加，用Bob的公钥加密发 送给Bob Bob用自己的私钥解密，加进自己的工资，然后用Carol的公钥加密发 送给Carol Carol用自己的私钥解密，加进自己的工资，然后用Dave的公钥加密 发送给Dave
说“相同”的密码学家是付账者
安全多方计算：密码学家晚餐问题 密码家晚餐问题
假设密码学家Alice试图弄清其他哪个密码学家在付账 试图弄清其他哪个密码学家在付账 假设密码学家
无论如何Alice都需要知道Bob与Carol抛掷硬币的结果
Crypt(i),Coin(i)分别表示密码学家和掷币结果
Crypt(i) Crypt(i)付款输出 = Coin(i-1) ⊕Coin(i) Coin(i) Crypt(i)没付款输出 = Coin(i-1) ⊕Coin(i) ⊕1
安全多方计算问题在一个分布网络上计算基于任何输入的任何概率函数
每个输入方在这个分布网络上都拥有一个输入
该分布网络要确保输入的独立性、计算的正确性
除了各自的输入外，不透露其它任何可用于推导其它输入和输出的信息
信息的泄露可能会导致公司很大的损失
比如另一家对手公司知道A和B公司的扩展地区，提前行动占领市场 又比如房地产公司知道A和B公司的扩展计划，提前提高当地的房租等等
在不泄露市场地区位置信息的情况下知道市场是否有重叠
安全多方计算：其它几个经典应用场景 其它几个经典应用场景
示例三
两个金融组织计划为了共同的利益决定互相合作一个项目 每个组织都想自己的需求获得满足
如果有一个密码学家付账，则他说相反的结果
判定结果
桌上说“不同”的人数为奇数——某个密码学家在付账 桌上说“不同”的人数为偶数——NSA在付账 如果某个密码学家在付账，另两人不能精确定位到该密码学家
安全多方计算：密码学家晚餐问题 密码学家晚餐问题
假设密码学家Alice试图弄清其他哪个密码学家在付账 试图弄清其他哪个密码学家在付账 假设密码学家
系统目标
如何确定三者之一在付账同事又要保护付账者的匿名性？？？？？
安全多方计算：密码学家晚餐问题 密码学家晚餐问题
David Chaum的密码学家晚餐问题 的密码学家晚餐问题
一个简单有效的解决方案
每个密码学家将菜单放置于左边而互相隔离开来
每个人只能看到自己和右边密码学家的结果
每个密码学家在他和右边密码学家之间抛掷一枚硬币 每个密码学家广播她能看到的两枚硬币是同一面还是不同的一面
第十二章 安全多方计算
杨秋伟 湖南大学 计算机与通信学院
安全多方计算：密码学家晚餐问题 密码学家晚餐问题
David Chaum的密码学家晚餐问题 的密码学家晚餐问题
场景描述
三个密码学家(Alice Bob Carol)坐在他们最喜欢的三星级餐馆准备吃晚餐
业务逻辑
侍者通知他们晚餐需匿名支付账单
其中一个密码学家可能正在付账 可能已由美国国家安全局NSA付账 他们彼此尊重匿名付账的权利，但又需要知道是不是NSA在付账
场景描述
Alice、Bob都在寻找终身伴侣——相亲 非诚勿扰、我们约会吧 相亲(非诚勿扰 我们约会吧) 相亲 非诚勿扰、
业务需求(兴趣爱好) 业务需求
Alice：KTV、逛街、劲乐团 Bob：NBA、足球、聚会、宅
系统目标
对自己的择偶要求难为情——含蓄表达、意会、不表达 找一个趣味相投的终身伴侣
安全多方计算：终身伴侣问题 终身伴侣问题
安全多方计算：平均工资问题 平均工资问题
平均工资问题的一种有效解决方案
Dave用自己的私钥解密，加进自己的工资，然后用Alice的公钥加密发 送给Alice Alice用自己的私钥解密，减去原来的随机数得到工资总和 Alice将工资总和除以人数得到平均工资，宣布结果
协议假定所有的参与者是诚实的， 协议假定所有的参与者是诚实的，如果不诚实则平均工资错误 Alice可以谎报结果（她作为了“名义上”的集成者） 可以谎报结果（她作为了“名义上”的集成者） 可以谎报结果
示例一
Alice认为自己得了某种遗传疾病，想验证自己的想法 她知道Bob有一个关于疾病的DNA模型的数据库
如果她把自己的DNA样品寄给Bob
Bob可以给出她的DNA的诊断结果 Alice又不想别人知道——这是她的隐私
安全多方计算：其它几个经典应用场景 其它几个经典应用场景
示例二
A公司决定扩展在某些地区的市场份额来获取丰厚的回报 A公司也注意到B公司也在扩展一些地区的市场份额 两个公司都不想在相同地区互相竞争