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基于可验证混淆电路的合作式安全两方计算协议

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计算机学报 2022年第11期45卷 2433-2455页

作者：张宗洋刘翔宇李威翰陈劳北京航空航天大学网络空间安全学院北京100191

本文针对基于混淆电路的安全两方计算协议通信复杂度过高的问题,研究如何进一步优化协议的性能.本文基于可验证混淆电路分享方案,在恶意敌手模型下实现了一种更高效的安全两方计算协议.主要创新性工作包括两个方面:(1)实现了一种新的可... 详细信息

本文针对基于混淆电路的安全两方计算协议通信复杂度过高的问题,研究如何进一步优化协议的性能.本文基于可验证混淆电路分享方案,在恶意敌手模型下实现了一种更高效的安全两方计算协议.主要创新性工作包括两个方面:(1)实现了一种新的可验证混淆电路分享方案.该方案延续了将混淆电路与秘密分享结合的思路,在Three-Halves混淆电路中结合可验证随机比特技术来生成混淆电路分享份额,保证了在恶意敌手模型下的安全性,与门运算的通信复杂度降低了约25%,而或门运算仍是零通信开销的;(2)提出了一个安全两方计算协议.设计了一种合作式协议流程设计方案,通过划分布尔电路的方式,由两个参与方各承担一半电路的混淆或分析工作,合作完成计算任务,分摊了安全两方计算协议中的计算压力.利用提出的可验证混淆电路分享方案,基于哈希函数等密码学工具,本协议保证了电路计算的正确性以及在恶意敌手模型下的安全性.与Emp-toolkit两方协议相比,本协议通信时延优化了1%~9%,计算时延优化了5%~22%,通信量优化了40%~60%.

关键词：混淆电路秘密分享掩码技术布尔电路安全两方计算

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混淆电路与不可区分混淆

密码学报 2019年第5期6卷 541-560页

作者：张正张方国中山大学数据科学与计算机学院广州510006 广东省信息安全技术重点实验室广州510006

混淆电路(garbled circuits)和混淆(obfuscation)是密码研究领域中两个非常重要的工具.混淆电路是由Yao在安全两方计算问题中提出的一种构造方法发展而来,混淆则是从代码混淆发展而来.混淆电路和混淆均要求对电路进行"加密"使得电路内... 详细信息

混淆电路(garbled circuits)和混淆(obfuscation)是密码研究领域中两个非常重要的工具.混淆电路是由Yao在安全两方计算问题中提出的一种构造方法发展而来,混淆则是从代码混淆发展而来.混淆电路和混淆均要求对电路进行"加密"使得电路内容不可读且保留其功能性.由于直接对电路操作,混淆电路和混淆相当于对函数本身进行"保护".这一特点使得他们在密码学领域以及现实社会均具有广泛的应用.但是,如此相似的两个工具在通用构造上以及相互构造中却呈现出完全相反的难度.混淆电路的实现仅需要AES等简单的加密方案,而目前大多数的通用混淆即不可区分混淆的实现则是依赖于多线性映射的构造.也就是说,现有的混淆电路的实现效率远远高于不可区分混淆的实现效率.这一实现效率上的巨大差异使得混淆电路和混淆的区别和联系成为我们关注的问题.本文对混淆电路和不可区分混淆进行介绍,包括语义定义、安全定义、常见的构造方案,以及应用场景.并对两者在不同的安全级别间的区别与联系进行分析说明,探索两者之间互相构造的可能性.通过这些分析和探索,我们希望为接下来两个工具的构造和优化提供新的思路.

关键词：布尔电路混淆电路混淆不可区分混淆可重用混淆电路

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混淆电路在水印协议和分类协议中的应用

混淆电路在水印协议和分类协议中的应用

作者：侯国坤云南大学

学位级别：硕士

针对目前买方一卖方数字水印中的消费者权益问题,本文在混淆电路的理论基础上设计了一个简单、安全的数字水印协议。针对两方欧式距离的最小值计算与匹配协议中的隐私保护问题,本文在同态加密和混淆电路的理论基础上设计了一个保护隐私... 详细信息

针对目前买方一卖方数字水印中的消费者权益问题,本文在混淆电路的理论基础上设计了一个简单、安全的数字水印协议。针对两方欧式距离的最小值计算与匹配协议中的隐私保护问题,本文在同态加密和混淆电路的理论基础上设计了一个保护隐私的欧式距离的最小值计算与匹配协议。混淆电路是安全两方计算的基础方法之一,它将计算表现为布尔电路形式,允许双方在不加密明文的情况下对明文进行保密运算。买方一卖方数字水印是一种有效的保护数字作品版权的手段,它可以起到保护买卖双方合法权益和盗版追踪等作用。保护隐私的两方欧式距离的最小值计算与匹配协议包含距离计算、选取最小值,最小距离等安全计算问题,它们是许多密码学应用方案的基础构建块,例如保护隐私的生物认证,保护隐私的分类学习等。本文以混淆电路作为理论和应用的基础,结合同态加密,所做的研究工作如下：1)以混淆电路作为理论和实现的基础,引入水印服务器作为交易平台,设计了安全实用的买方一卖方数字水印协议,该协议可以减少买卖双方的负担,同时提高交易的效率。2)以本文所设计的买方-卖方数字水印协议为依据,结合数字水印算法,在基本混淆电路和前人工作的基础上,设计了水印嵌入电路和水印提取电路,同时完成了相对应的电路嵌入文件和电路提取文件的设计与实现。3)针对欧氏距离设计了保护隐私的两方欧式距离的最小值计算与匹配协议。服务器和客户端的数据都进行了加密保护,本文基于同态加密设计并优化了欧式距离的安全两方计算,便于推广应用。4)在前人研究的基础和设计的电路上,引入最小值电路和阈值比较电路设计了匹配电路图,服务器和客户端可以完成相关的安全两方计算,包括减去盲化因子,阈值比较和最小值选取。

关键词：混淆电路买方-卖方数字水印欧式距离安全两方计算同态加密

一个基于混淆电路的选择性公开可验证外包计算方案

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密码学报 2018年第6期5卷 599-611页

作者：杨海宁秦静孙加萌朱斌瑞山东大学数学学院济南250100 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093

由于分析和处理数据对计算能力的要求越来越高,用户更多地选择将自己复杂的计算任务外包给服务器.本文研究了双服务器多用户场景下的外包计算,计算能力较弱的用户把他们的数据(x-1,···, x_n)作为函数f的输入,将计算f (x_1,···, x... 详细信息

由于分析和处理数据对计算能力的要求越来越高,用户更多地选择将自己复杂的计算任务外包给服务器.本文研究了双服务器多用户场景下的外包计算,计算能力较弱的用户把他们的数据(x-1,···, x_n)作为函数f的输入,将计算f (x_1,···, x_n)的工作外包给两个不合谋的服务器S_1和S_2, S_2计算并返回结果, S_1使用指定用户的公钥执行加密操作为指定用户提供一个验证最终结果正确的证明.与已有的方案相比,本文方案满足选择性公开可验证性,即只有指定的用户可以使用自己的私钥验证返回结果是否正确并获得正确的结果,从而可以有效地防止敏感性数据信息被权限之外的人获知;还提高了用户的效率,并且不需要用户间和服务器间进行交互;此外,在某个服务器存在恶意行为的情形下本文方案满足所定义的隐私性和可靠性.本文方案可以避免在云环境中因信息泄露给用户带来损失,具有一定的现实意义.

关键词：混淆电路外包计算双服务器选择性公开可验证

基于混淆电路和深度学习的分布式隐私保护人脸识别系统

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基于混淆电路和深度学习的分布式隐私保护人脸识别系统

作者：周宪法云南大学

学位级别：硕士

分布式人脸识别系统（DFRS）中,客户端获取人脸数据后发送至服务器,服务器利用数据库中储存人脸模板进行匹配,并将结果反馈给客户端。由于需要进行信息传递,除了恶意第三方威胁外,DFRS还面临着参与主体互不信任的问题。在没有可信第三... 详细信息

分布式人脸识别系统（DFRS）中,客户端获取人脸数据后发送至服务器,服务器利用数据库中储存人脸模板进行匹配,并将结果反馈给客户端。由于需要进行信息传递,除了恶意第三方威胁外,DFRS还面临着参与主体互不信任的问题。在没有可信第三方的介入下,针对上述问题比较有效的做法是引入密码学中的安全两方计算（STPC）协议。STPC协议具有以下特点:（1）参与计算两方的输入相互保密;（2）参与者能够得到正确的输出;（3）除了自身的输入和输出,参与者无法得到额外有效信息。然而STPC协议与人脸识别算法存在着相容性问题:（1）由于STPC协议的制约,人脸识别算法的选择受限,导致准确率不高;（2）具有较高准确率的人脸识别算法一般非线性程度较高,与STPC协议难以结合。因此探索如何在DFRS中引入相容的STPC协议具有一定的研究价值。为保证DFRS的准确率,采用基于深度学习（DL）的人脸识别算法。基于DL的DFRS分为离线训练阶段和在线识别阶段。本文针对DFRS的在线识别阶段的隐私保护问题,进行以下研究:（1）选取合适的STPC协议和DL非线性激活函数,解决STPC与DL的相容性问题;（2）基于GC和DL,设计和建立了隐私保护的DFRS,准确率平均达到95%,兼顾了安全性和准确率。（3）针对隐私保护的DFRS效率问题提出了一种改进方案:将DL模型拆分,然后将一部分计算在客户端预处理阶段完成,剩下的计算执行GC协议。整个系统的耗时由原方案的3分钟缩短至5.7秒。

关键词：分布式人脸识别系统隐私保护混淆电路深度学习安全两方计算

基于Cut-and-Choose技术的安全多方计算

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计算机研究与发展 2022年第8期59卷 1800-1818页

作者：赵川徐俊济南大学信息科学与工程学院济南250022 山东省网络环境智能计算技术重点实验室(济南大学) 济南250022 山东省软件工程重点实验室(山东大学) 济南250101

Cut-and-Choose技术是密码学中一种被广泛使用的密码学工具,对安全多方计算协议的设计起着重要的作用.其主要思想是一方在协议中构造多份混淆电路,另一方要求打开其中一部分电路进行检查,若检查通过则计算剩余的电路,决定电路的最终输出... 详细信息

Cut-and-Choose技术是密码学中一种被广泛使用的密码学工具,对安全多方计算协议的设计起着重要的作用.其主要思想是一方在协议中构造多份混淆电路,另一方要求打开其中一部分电路进行检查,若检查通过则计算剩余的电路,决定电路的最终输出.在早期工作中,Cut-and-Choose技术主要应用于恶意模型下的安全两方计算,并由此产生了许多优秀的工作.尽管该技术在隐蔽安全模型中的工作也很早提出,但在当时并没有引起太多的关注.近年来,随着学者对于隐蔽敌手的深入研究,Cut-and-Choose技术以及基于该技术的思想也开始被用于实现公开可验证的隐蔽安全协议,涌现出一些代表性的工作.首先介绍了Cut-and-Choose技术在恶意安全模型和隐蔽安全模型中的研究进展;其次重点介绍其应用于公开可验证隐蔽安全模型中的研究成果;最后通过对该领域的研究成果进行详细的总结与分析,并指出后续可能的发展方向.

关键词： Cut-and-Choose技术安全多方计算混淆电路恶意模型隐蔽模型公开可验证隐蔽模型

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面向隐私保护的集合交集计算综述

计算机研究与发展 2022年第8期59卷 1782-1799页

作者：魏立斐刘纪海张蕾王勤贺崇德上海海洋大学信息学院上海201306

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... 详细信息

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.

关键词：隐私集合求交安全多方计算隐私保护不经意传输混淆电路

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安全多方计算及其在机器学习中的应用

计算机研究与发展 2021年第10期58卷 2163-2186页

作者：郭娟娟王琼霄许新王天雨林璟锵信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100195 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 华控清交信息科技(北京)有限公司北京100084 中国科学技术大学网络空间安全学院合肥230026

随着人工智能、大数据等技术的发展,数据采集、数据分析等应用日渐普及,隐私泄露问题越来越严重.数据保护技术的缺乏限制了企业之间数据的互通,导致形成“数据孤岛”.安全多方计算(secure multiparty computation,MPC)技术能够在不泄露... 详细信息

随着人工智能、大数据等技术的发展,数据采集、数据分析等应用日渐普及,隐私泄露问题越来越严重.数据保护技术的缺乏限制了企业之间数据的互通,导致形成“数据孤岛”.安全多方计算(secure multiparty computation,MPC)技术能够在不泄露明文的情况下实现多方参与的数据协同计算,实现安全的数据流通,达到数据“可用不可见”.隐私保护机器学习是当前MPC技术最典型也是最受关注的应用与研究领域,MPC技术的应用可以保证在不泄露用户数据隐私和服务商模型参数隐私的情况下进行训练和推理.针对MPC及其在隐私保护机器学习领域的应用进行全面的分析与总结,首先介绍了MPC的安全模型和安全目标;梳理MPC基础技术的发展脉络,包括混淆电路、不经意传输、秘密分享和同态加密;并对MPC基础技术的优缺点进行分析,提出不同技术方案的适用场景;进一步对基于MPC技术实现的隐私保护机器学习方案进行了介绍与分析;最后进行总结和展望.

关键词：安全多方计算混淆电路不经意传输秘密分享同态加密隐私保护机器学习

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基于两方安全计算的隐私保护逻辑回归方法

吉林大学学报（理学版） 2023年第3期61卷 641-650页

作者：沈文旭张继军毛重空军航空大学教研保障中心长春130022

针对有效保护用户隐私数据的问题,提出一个基于两方安全计算的隐私保护逻辑回归训练方案,以完成多个数据方共同进行联合建模的工作.该方案首先优化了乘法三元组的生成过程,减少离线阶段所需的时间;然后对在安全多方计算中难以计算的激... 详细信息

针对有效保护用户隐私数据的问题,提出一个基于两方安全计算的隐私保护逻辑回归训练方案,以完成多个数据方共同进行联合建模的工作.该方案首先优化了乘法三元组的生成过程,减少离线阶段所需的时间;然后对在安全多方计算中难以计算的激活函数,使用近似函数进行代替;最后将提出的协议向量化,并对本地的矩阵计算采用CUDA(compute unified device architecture)加速.使用不同的数据集测试在局域网和广域网中该隐私保护逻辑回归性能的实验结果表明,该方案能使模型在较短的时间内收敛,并增加了在实际场景中解决隐私保护机器学习相关问题的可能性.

关键词：安全多方计算隐私保护机器学习混淆电路不经意传输