【摘 要】
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随着现代科技的不断发展,越来越多的人们利用各自的保密数据进行联合计算,以寻求数据之间的规律,发挥数据的作用,挖掘数据的价值.这可以为参与者带来显著的利益,但也对参与者的数据安全带来了极大的威胁与挑战.在相互不信任的网络环境中,参与者稍有不慎就可能导致隐私泄露.为了解决这些问题,安全多方计算这一技术应运而生.安全多方计算的迅速发展使得保密数据的作用得到了充分发挥,同时数据的机密性与隐私性也得到了保护
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随着现代科技的不断发展,越来越多的人们利用各自的保密数据进行联合计算,以寻求数据之间的规律,发挥数据的作用,挖掘数据的价值.这可以为参与者带来显著的利益,但也对参与者的数据安全带来了极大的威胁与挑战.在相互不信任的网络环境中,参与者稍有不慎就可能导致隐私泄露.为了解决这些问题,安全多方计算这一技术应运而生.安全多方计算的迅速发展使得保密数据的作用得到了充分发挥,同时数据的机密性与隐私性也得到了保护,因此安全多方计算逐渐受到了人们的广泛关注.安全多方计算是要用来解决互不信任的一组参与方之间的保密协同计算问题.在计算过程中要确保输入的独立与计算的正确,并且输入的隐私数据不能泄露给其他成员.由于安全多方计算已成为隐私保护的关键技术,具有重要的理论研究意义以及实际应用价值,因此近年来成为了国际密码学界的研究热点。本文主要针对安全多方计算中曼哈顿距离的保密计算、直方图与饼形图的保密生成以及可行解的保密判定进行了深入研究,具体研究内容如下:在保密计算曼哈顿距离时,本文首先应用加密选择技巧,以Paillier加密方案为基础并结合一种新的编码方法,针对不同的情形（无全集限制或有全集限制）设计两数之差绝对值的高效保密计算协议.以此为基础,进一步设计相应情形下曼哈顿距离的保密计算协议.其次,本文通过应用模拟范例方法,严格证明了协议在半诚实模型下是安全的,并通过效率分析表明方案是简单高效的.最后本文给出实例阐明协议在理论以及实际中的广泛应用.在保密生成直方图与饼形图时,本文首先基于Paillier加密方案,并结合另一种新的编码方法设计了一个保密生成直方图与饼形图的协议.其次,利用这种编码方法与椭圆曲线门限密码系统相结合,设计出保密性更好,计算复杂度更低的新协议.本文严格证明了保密生成协议在半诚实模型下是安全的,并给出了相应的效率分析和实验验证.在保密判定可行解时,本文应用椭圆曲线加密方案提出了两方参与情形下有一个约束条件的可行解保密判定协议,并证明了协议的正确性与安全性.此外,进一步应用椭圆曲线加密方案与门限密码系统分别解决了两方以及多方参与情形下具有多个约束条件的可行解保密判定问题.效率分析表明方案均是简单高效的.最后,文中给出了协议的推广应用.
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