【摘 要】
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随着互联网、物联网、大数据的迅速发展,人们获取数据、分析数据、运用数据变得越来越容易.信息社会许多问题的有效解决需要借助不同实体拥有的数据进行联合计算.在这个过程极易发生隐私泄露.因此,如何在保护隐私的同时实现数据共享来进行联合计算,成为信息社会面临的重大问题.由于很多隐私保护问题都可以用安全多方计算方法解决,安全多方计算成为信息社会隐私保护的关键技术.安全多方计算在保护私密数据隐私的前提下,使得
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随着互联网、物联网、大数据的迅速发展,人们获取数据、分析数据、运用数据变得越来越容易.信息社会许多问题的有效解决需要借助不同实体拥有的数据进行联合计算.在这个过程极易发生隐私泄露.因此,如何在保护隐私的同时实现数据共享来进行联合计算,成为信息社会面临的重大问题.由于很多隐私保护问题都可以用安全多方计算方法解决,安全多方计算成为信息社会隐私保护的关键技术.安全多方计算在保护私密数据隐私的前提下,使得参与者能够最大限度地利用自己的私有数据进行保密合作计算,充分发挥私有数据在社会、经济和科技领域的积极作用,是实现保密合作计算的主要工具.安全多方数据比较问题虽然是安全多方计算研究的热点问题之一,但仍有很多问题亟待解决.一方面,现有解决方案安全性和效率相互制约,我们需要安全性和效率更高的方案.另一方面,现有解决方案均是适用于数据范围已知而且范围不大的情况,在一些实际生活场景中无法应用,需要研究适用范围更广的解决方案.最后,该领域还有很多问题没有解决,需要找出相应解决方案,以达到人们对保密计算的要求.因此,本文在已有研究的基础上,对安全多方数据比较问题进行深入研究,主要研究内容如下:1.研究最大最小值保密计算问题.提出一种新的对隐私数据进行编码的方法,与Paillier加密算法结合设计可以一次性计算一组保密数据的最小值和最大值的高效协议.然后设计一种特殊的编码方法,保证椭圆曲线加密算法对于明文具有加法同态性.并利用门限解密椭圆曲线加密算法设计最大最小值的保密计算协议.最后,基于同样的编码方法,设计保密判定数据是否在区间内的协议.证明协议的正确性与安全性,测试协议的效率,并与已有相关协议进行比较.2.研究安全多方数据相等保密判定问题.提出一种新的、没有数据范围限制的判定多个数据是否相等的方法,并与Paillier加密算法结合设计一个多方数据相等保密判定协议.然后借助哥德尔编码构造一个安全性更强的多方数据相等保密判定协议.分析协议的正确性,证明协议的安全性,并测试协议的效率,证明方案的效率优于现有方案.3.以安全多方数据相等保密判定方案为基础,解决多个字符串相等检测、海明距离的保密计算和恶意模型下数据相等判定问题,并给出具体协议.
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