基于同态加密的数据安全解决方案
《基于同态加密和CP-ABE的可搜索加密方案的设计及优化》范文
《基于同态加密和CP-ABE的可搜索加密方案的设计及优化》篇一一、引言随着云计算和大数据的快速发展，数据的安全存储和共享成为了重要的研究课题。
在保障数据安全与隐私的同时，还需要支持高效的数据共享和搜索功能。
因此，可搜索加密（Searchable Encryption, SE）方案成为了解决这一问题的有效途径。
本文旨在探讨基于同态加密（Homomorphic Encryption, HE）和CP-ABE （Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption）的可搜索加密方案的设计及优化。
二、同态加密与CP-ABE的概述同态加密是一种允许对密文进行复杂的数学运算并保持原有关系不变的技术，其在处理复杂的数据计算中具有重要意义。
而CP-ABE则是一种支持基于属性的加密方案，可以提供更为灵活的访问控制策略。
结合两者特性，我们可以在保证数据隐私的同时实现数据的可搜索和可访问控制。
三、方案设计3.1 设计思路基于同态加密的方案可以实现数据的无损处理，从而支持数据查询，但这种方法可能导致处理成本过高；而CP-ABE可以实现对密文的高效访问控制，但其缺点是只能满足固定模式的查询条件。
为了满足更加复杂的场景需求，我们将这两种技术结合设计新的可搜索加密方案。
3.2 整体框架该方案由三部分组成：密钥生成器（Key Generator, KGen）、加法同态密文创建模块（Homomorphic Encryption Module, HEM）以及基于属性的解密与查询模块（Attribute-Based Decryption & Search Module, ABDSM）。
其中，KGen用于生成公共和私有参数以及公私钥等；HEM则使用同态加密技术对数据进行加密，并在保持加密属性不变的情况下，实现对数据的计算；ABDSM则根据CP-ABE的访问控制策略进行解密和查询操作。
四、关键技术实现4.1 同态加密的实现在HEM中，我们采用加法同态加密算法对数据进行加密。
隐私计算算法
隐私计算算法
隐私计算算法，是一种基于加密技术的保护隐私数据的解决方案。
它可以在不泄露用户个人信息的情况下，对数据进行分析和处理，保护用户的隐私不被侵犯。
隐私计算算法主要有三类：同态加密算法、差分隐私算法和安全多方计算算法。
同态加密算法可以对密文进行计算，得到的结果依然是密文，不需要解密就能进行加减乘除等操作。
这种算法可以保证用户数据的隐私，但是计算效率较低。
差分隐私算法通过添加噪音来保护用户数据，使得攻击者无法确定数据的具体值。
这种算法可以在保护隐私的同时提高计算效率，但是添加的噪音可能会影响数据分析的准确性。
安全多方计算算法可以将数据分散存储在多个服务器上，并通过密钥协商协议对数据进行分析和计算。
这种算法可以保证数据的安全性和可用性，但是也需要较高的计算和存储成本。
隐私计算算法在大数据分析、人工智能等领域具有广泛应用前景，可以保护用户隐私同时为数据分析提供更加准确的结果。
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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。
数据隐私保护的同态加密方法
数据隐私保护的同态加密方法随着互联网和数字化时代的到来，数据的价值越来越被重视，但同时也带来了数据隐私泄露的风险。
个人的敏感信息和商业机密都需要得到妥善的保护，以防止未经授权的访问和使用。
在保护数据隐私方面，同态加密方法在近年来得到了广泛的研究和应用。
同态加密是一种特殊的加密技术，它允许在密文的基础上进行特定计算操作，得到与这些操作在明文上相同的结果，而无需解密密文。
这意味着数据可以在加密状态下进行计算，并在解密后获得准确的结果，而不会泄漏数据的明文。
因此，同态加密成为了数据隐私保护的有力工具。
一种常用的同态加密方法是基于RSA算法的同态加密。
RSA 算法是一种非对称加密算法，它使用了两个密钥：公钥和私钥。
发送方使用公钥对数据进行加密，而接收方使用私钥进行解密。
在基于RSA的同态加密中，操作在密文上进行的同时，密文的形式也保持在同一加密系统中。
这种方法的优点是简单易用，并且可以对任何形式的数据进行计算。
另一种同态加密方法是基于Paillier密码系统的同态加密。
Paillier密码系统是一种概率加密方法，它是非对称加密算法的一种变体。
在Paillier密码系统中，加密是通过将明文进行加密和乘法混淆实现的。
该方法具有较高的计算效率和安全性，并且广泛应用于隐私保护领域。
同时，近年来的研究也提出了更先进的同态加密方法，如基于椭圆曲线密码系统的同态加密。
椭圆曲线密码系统是一种基于数论问题的非对称加密方法，其公钥密码学的安全性较高。
基于椭圆曲线密码系统的同态加密通过使用椭圆曲线上的点进行计算，可以实现更高级的同态加密操作。
在实际应用中，同态加密方法可以用于保护个人隐私数据。
例如，在医疗保健领域，同态加密可以用于对患者的敏感医疗数据进行加密和计算，以提供个性化的医疗建议，同时保护患者的隐私。
同样，在金融领域，同态加密可以用于进行安全的数据分析和数据共享，以促进金融机构之间的合作，同时保护客户的隐私。
尽管同态加密方法在数据隐私保护方面具有巨大潜力，但目前仍存在一些挑战和限制。
《基于同态加密和CP-ABE的可搜索加密方案的设计及优化》范文
《基于同态加密和CP-ABE的可搜索加密方案的设计及优化》篇一一、引言随着云计算和大数据的快速发展，数据的安全存储和共享成为了重要的研究课题。
然而，传统的加密技术无法在保护数据隐私的同时实现高效的数据检索功能。
为此，基于同态加密和CP-ABE的可搜索加密方案被提出，它不仅确保了数据的安全性，同时也为数据的快速检索提供了有效的解决方案。
本文将探讨这一方案的设计思路及其优化措施。
二、同态加密与CP-ABE简介同态加密是一种特殊的加密技术，允许在密文上进行某些计算并保持数据的隐私性。
这种技术常用于云环境下的数据计算。
另一方面，CP-ABE（基于属性的加密）是一种访问控制机制，允许根据用户的属性来决定是否可以访问特定的数据。
这种机制为数据的共享提供了灵活的访问控制策略。
三、基于同态加密和CP-ABE的可搜索加密方案设计1. 方案设计概述本方案结合同态加密和CP-ABE的优点，设计了一个可搜索的加密方案。
在这个方案中，用户将数据通过同态加密算法进行加密后存储在云端，同时通过CP-ABE的访问控制策略对数据进行访问控制。
当用户需要检索数据时，可以在密文上进行同态计算以匹配关键词，并利用CP-ABE的访问控制策略进行验证。
2. 具体设计步骤（1）数据拥有者将原始数据通过同态加密算法进行加密后存储在云端。
（2）为每个用户生成一个属性集，并根据需要设定访问控制策略。
（3）当用户需要检索数据时，通过同态计算在密文中匹配关键词。
（4）云端将匹配到的密文返回给用户。
（5）用户使用自己的私钥对密文进行解密，并根据CP-ABE 的访问控制策略进行验证。
四、方案优化措施1. 性能优化为了提升方案的性能，我们可以采取以下措施：（1）选择高效的同态加密算法以减少计算开销。
（2）优化访问控制策略，减少不必要的验证过程。
（3）采用分布式存储技术以提高数据的存储和检索效率。
2. 安全性增强为了增强方案的安全性，我们可以采取以下措施：（1）引入更多的同态加密算法以提高数据的保密性。
《基于同态加密的密文检索技术研究》范文
《基于同态加密的密文检索技术研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，数据安全与隐私保护问题日益突出。
在大数据时代，如何确保数据的机密性、完整性和可用性成为了亟待解决的问题。
同态加密技术作为一种能够实现密文状态下的数据处理和计算的加密技术，为解决这一问题提供了新的思路。
本文旨在研究基于同态加密的密文检索技术，为保障数据安全和隐私提供一种新的解决方案。
二、同态加密技术概述同态加密是一种允许对密文进行计算和处理，并得到与明文计算结果相同的密文结果的加密技术。
它可以在不暴露明文数据的情况下，对密文进行算术运算，从而实现对数据的保护和隐私的保持。
同态加密技术主要包括部分同态加密和全同态加密两种。
部分同态加密只能进行有限次数的加法或乘法运算，而全同态加密则可以在不限制次数的情况下进行加法和乘法运算。
同态加密技术的应用范围广泛，包括隐私保护、电子投票、安全计算等领域。
三、基于同态加密的密文检索技术研究密文检索是指在加密数据中查找特定信息的技术。
传统的密文检索技术需要在解密后进行信息匹配，这无疑会暴露明文数据，存在严重的隐私泄露风险。
而基于同态加密的密文检索技术则可以在密文状态下进行信息匹配，从而保护数据的隐私性。
基于同态加密的密文检索技术主要包含以下几个步骤：首先，对原始数据进行同态加密，生成密文数据；然后，在密文状态下进行关键字匹配或模式匹配等操作；最后，将匹配结果返回给用户。
在这个过程中，同态加密技术保证了在密文状态下进行数据处理和计算的可行性，从而实现了对数据的保护和隐私的保持。
四、技术研究与应用基于同态加密的密文检索技术在很多领域都有着广泛的应用前景。
首先，在云计算和大数据领域，该技术可以保证数据在云平台或大数据系统中的安全性和隐私性。
其次，在电子健康记录、金融交易等领域，该技术也可以有效保护个人隐私和数据安全。
此外，该技术还可以应用于物联网、区块链等新兴领域，为这些领域的数据安全和隐私保护提供新的解决方案。
基于全同态加密的云计算数据安全方案
引 入 到 云 计 算 数 据 安 全 方 案 的 方法 ， 并 构 建 了该 方 案 的应 用 场 景 。保 证 了 云 计 算 数 据 的 传 输 安 全 和 存 储 安 全 ， 适
用 于密 文 状 态 下 的 数 据 处 理 和 用 户 检 索 。 关 键 词 ：全 同 态加 密 ； 云计算 ； 数 据 安 全 中 图分 类 号 ： ＴＰ ３ ９ ３ 文献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ７ — ３ ２ ６ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ — ０ ０ ９ ２ — ０ ４
第 １ ８卷 第 ３期 ２ ０ １ ３年 ５月
西 安 邮 电 大 学 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＩ ０Ｆ ＸＩ ’ ＡＮ ＵＮＩ ＶＥＲＳＩ ＴＹ ０Ｆ ＰＯＳ ＴＳ ＡＮＤ ＴＥＩ ＥＣ（ ） Ｍ Ｍ ＵＮＩ ＣＡＴＩ ｏＮＳ
Ｖｏ Ｉ ．１ ８ Ｎｏ ． ３
云计算 是一 种创 新 的服 务模 式 ， 它 能 够 使用 户
通过互 联 网随 时 获 得 近 乎 无 限 的 计 算 能 力 和 丰 富
商 必须 能 提供 安 全 可 靠 的 保 证 。确 保 数 据 安 全 性
的最佳 方法 就 是 对 传 输 的数 据 和 存 储 的数 据 进 行
加 密处 理 。
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｏｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｔ ａ ｒ ｇｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｅ ｃ ｕｒ ｉ ｔ ｙ ｉ ｓ ｓ ｕｅ ｓ ｏ ｆ ｃ ｌ ｏ ｕｄ ｃ ｏ ｍｐｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｓ ｙｓ ｔ ｅ ｍ ，ｂ ｙ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄｕ ｃ ｉ ｎｇ
ｔ ａ ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｔ ｙ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｉ ｎ ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ｏ ｕｄ ｃ ｏ ｍｐｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ｐｒ ｏｐ ｏｓ ｅ ｄ ａ ｎｄ ｔ ｈｅ ｓ ｃ ｅ ｎａ ｒ ｉ ｏｓ ｏｆ ｔ ｈｉ ｓ ａ ｐ ｐｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｈｅ ｒ ｅ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｃ ｏ ｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｅ ｄ． Ｔｈｉ ｓ ｎｅ ｗ ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｔ ｙ ｓ ｏ ｌ ｕｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｆ ｕ ｌ ｌ ｙ ｆ ｉ ｔ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｎｄ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｅ ｎｃ ｒ ｙ ｐ ｔ ｅ ｄ ｄ ａ ｔ ａ，ａ ｎｄ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅ ｌ ｙ ｌ ｅ ａ ｄ ｉ ｎｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｂ ｒ ｏａ ｄ ａ ｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｂｌ ｅ ｐ ｒ ｏ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ，ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｃ ｕｒ — ｉ ｔ ｙ ｏｆ ｄ ａ ｔ ａ ｔ ｒ ａ ｎｓ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ ｔ ｈｅ ｓ ｔ ｏ ｒ ａ ｇｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ｏ ｕｄ ｃ ｏ ｍｐ ｕｔ ｉ ｎｇ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ ：ｆ ｕ ｌ ｌ ｙ ｈｏ ｍｏｍｏ ｒ ｐｈ ｉ ｃ ｅ ｎ ｃ ｒ ｙ ｐｔ ｉ ｏ ｎ， ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍｐｕ ｔ ｉ ｎ ｇ， ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｔ ｙ
同态加密在云计算安全中的应用
同态加密在云计算安全中的应用一、引言随着云计算应用的不断普及和数据处理的不断增大，数据安全问题也变得愈发重要。
传统的加密方式，如对称加密和非对称加密，在保障数据安全性方面存在不少缺陷，如密钥管理难、数据完整性未得到保证等问题。
近年来，同态加密技术的出现为云计算的数据安全性问题提供了一种新的解决方案。
本文将介绍同态加密的概念、原理及其在云计算安全中的应用。
二、同态加密的概念和原理1. 同态加密的概念同态加密是一种特殊的加密算法。
它可以在密文状态下执行运算，并且得出的结果仍然是密文。
因此，同态加密能够保护隐私数据，使云服务器在不知晓数据内容的情况下对其进行加工，并返回运算结果。
这种技术有助于维护云环境中的数据隐私，因此是一种非常有前途的加密方法。
2. 同态加密的原理同态加密中的加密函数具有以下两个性质：- 加密函数是针对明文运算的，即运用函数后结果与明文相同- 加密函数支持同态性，指的是进行某种形式的密文操作后，得到的结果是等效的。
具有这些性质的加密算法被称为全同态加密算法。
由于全同态加密算法计算复杂度高，发展尚未完全成熟。
因此，还有一种部分同态加密算法，只支持加法或乘法计算。
三、同态加密在云计算安全中的应用1. 隐私保护同态加密可在云计算环境中保护用户数据的隐私，这是其最显著的优势之一。
用户可以以密文的方式将数据上传到云中，服务提供方不会知道这些数据的内容，还可以在不知道这些数据内容的情况下对其进行运算，然后将结果返回给用户。
这使得云计算环境中的数据更加安全，同时保护了用户的隐私。
2. 数据可搜索同态加密技术使得在云计算环境中进行数据检索成为可能，而且保护了用户的敏感信息不被泄漏。
该技术可以让用户通过云提供商的服务器查找自己的信息，而服务器不会获得这些信息，还允许服务器增加额外的计算，以满足其操作需求。
3. 访问控制在云计算环境中，企业需要确保数据只能被授权的用户访问。
同态加密技术可以实现这一点，因为用户上传的数据始终以密文形式存储。
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同态加密介绍
如果
则明文1同态加密密文1
key
明文2同态加密密文2
key
明文3同态解密
key
密文3
明文拥有者操作者
依托同态加密实现数据全生命周期密文防护
传输
交易共享计算
使用存储
所有方主动销毁
销毁终端采集统一录入
采集同态密文
量子安全
•
可抵御量子计算攻击
语义安全
•相同秘钥加密相同明文得到的密文各不相同
•可抵御统计学攻击
同态密文大数据共享交换平台（落地案例）
同态密文存储与使用实现数据零信任安全
本地存储
防黑客攻击
•防黑客拖库造成数据泄露
防内部泄密
•可以直接密文计算使用，
•防止内部人员有意或无意泄露
防厂商泄露
•防系统建设商接触明文生产数据造成泄露
云端存储
防云平台泄密
•防云平台内部人员有意或无意造成的泄
密
细分场景-银税数据共享交换
在线体验d e m o
h t t p ://a i.s h a h a i i n f o.c o m :8080/S h a h a i a l i /H E n c r y p t.h t m
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密文训练征信AI 模型
原始数据加密预测结果解密
税务银行
数据所有权数据使用权
合规没有隐私泄露
细分场景-医疗云A I （云计算）
医疗机构
密文AI
病历数据加密
预测结果解密
黑客攻击
平台泄密
细分场景-保险代理人薪酬计算平台（落地案例）
同态MySQL
引擎
硬件加速器
同态统计函数库
团队管理
……薪酬管理
应用接口保险销管系统（云端）人员
管理
JSP Servlet EJB
JNDI
JMS JTA JDBC
团队
管理……薪酬管理应用接口
人员管理JSP Servlet JMS
JTA 保险公司1
同态计算基础平台
业务数据（MySQL 密文）
其他系统数据业绩数据加密
工资结果解密
保险公司n
业绩数据加密
工资结果解密
……
项目流程
开始场景分析
原I T 架构与数据流分析
数据使用算法分析与评估
开发阶段
联调测试
•数据场景•数据量•
预期目标
•
I T 架构与数据流经节点分析•确定需改造节点•
评估沙海现有模块与新增需求模块
•
确定数据的加工使用算法
•评估算法同态化改造时间
•数据流节点同态化改造
•
数据加工算法同态化改造
部署试运行
结束
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D e b u g
•看是否能达到预期效果•
性能优化
技术来源
场景需求
效率性能
CKKS
完善程度
SEAL 沙海同
态加密
基础运算
方案选择FHEW TFHE BGV BFV
CKKS
开源库HEAAN Helib PALISADE SEAL
关系运算
统计函数
同态
MySQL
同态基础模块
xgboost
……
同态AI模型
……
密码学协议
及算法
国内外论文及相
关研究成果。