隐私保护计算实战

目 录




第 1章 绪论1
1.1 背景与概念1
1.2 相关技术2
1.2.1 秘密共享2
1.2.2 同态加密3
1.2.3 混淆电路3
1.2.4 差分隐私4
1.2.5 不经意传输5
1.3 隐私保护计算发展历程5
1.4 隐私保护计算技术特点6
1.5 隐私保护计算应用场景6
1.5.1 金融场景7
1.5.2 医疗场景9
1.5.3 政务场景10
1.5.4 新兴场景11
1.6 隐私保护计算主要挑战11
1.7 隐私保护计算发展趋势13
1.8 隐私保护计算发展建议15
参考文献16
第 2章 基础知识18
2.1 密码学数学基础18
2.1.1 整数表示18
2.1.2 整除的概念和性质19
2.1.3 *大公因数20
2.1.4 广义欧几里得除法20
2.1.5 *小公倍数21
2.1.6 同余的概念和性质22
2.1.7 群的概念和性质23
2.1.8 环的概念和性质23
2.1.9 域的概念和性质24
2.2 安全模型概述24
2.2.1 应用场景25
2.2.2 定义范式25
2.2.3 附加参数27
2.2.4 相关含义29
2.2.5 可行性分析30
2.2.6 不同场景下的安全讨论30
2.3 安全多方计算技术概述31
2.3.1 差分隐私31
2.3.2 不经意传输33
2.3.3 混淆电路35
2.3.4 同态加密36
2.3.5 秘密共享43
2.4 本章小结47
参考文献47
第3章 框架概述51
3.1 秘密共享框架51
3.1.1 CrypTen52
3.1.2 Rosetta61
3.1.3 TF Encrypted76
3.1.4 SPDZ81
3.1.5 ABY83
3.2 同态加密框架87
3.2.1 Paillier87
3.2.2 ElGamal90
3.2.3 RSA95
3.2.4 SEAL102
3.2.5 TFHE104
3.3 本章小结108
参考文献109
第4章 隐私保护计算原语110
4.1 秘密共享110
4.1.1 加法与减法运算110
4.1.2 乘法运算119
4.1.3 或运算127
4.1.4 异或运算127
4.1.5 与运算129
4.1.6 非运算131
4.1.7 逻辑位移131
4.1.8 比较运算133
4.1.9 选择运算144
4.1.10 除法运算145
4.1.11 指数运算150
4.1.12 平方根运算154
4.1.13 对数运算158
4.1.14 三角函数162
4.1.15 激活函数165
4.1.16 其他函数170
4.2 同态加密180
4.2.1 Paillier180
4.2.2 ElGamal184
4.2.3 RSA186
4.2.4 SEAL189
4.2.5 TFHE202
4.3 本章小结204
参考文献204
第5章 面向分子性质预测模型 SMC框架的探究206
5.1 引言206
5.2 问题阐述208
5.2.1 系统模型208
5.2.2 安全模型209
5.2.3 设计目标209
5.3 准备工作209
5.3.1 基本架构210
5.3.2 符号定义211
5.3.3 基础安全协议212
5.4 安全多方计算协议213
5.4.1 安全乘法协议213
5.4.2 安全比较协议214
5.4.3 非线性计算处理方法222
5.5 SMPNN框架描述222
5.5.1 安全消息函数223
5.5.2 安全更新函数223
5.5.3 安全读出函数224
5.6 安全性分析224
5.7 实验评估228
5.8 本章小结231
参考文献231
第6章 面向神经网络训练模型SMC框架的改进233
6.1 引言233
6.2 系统模型235
6.3 安全模型236
6.4 框架设计236
6.4.1 系统架构的改进236
6.4.2 可信方的扩展238
6.4.3 数据类型的适配239
6.5 协议应用239
6.6 实验评估245
6.7 本章小结247
参考文献247