摘要：利用多密钥全同态加密方案(multi-key fully homomorphic encryption scheme,MFHE)可以设计一个安全多方计算协议.在公共随机串(common random string,CRS)模型中构造的安全多方计算协议,每一个参与方在生成公钥阶段要用到一个公共随机矩阵,这削弱了每个人独立生成公钥的能力.本文首先设计一个无CRS的基于GSW的安全多方计算协议,与已有的同类协议相比,由于我们的方案利用了编码操作,从而把单密钥密文扩展成多密钥密文,提高了效率,并将解密噪音从2(m4+m)mNBχ降低到(2+m)mNBχ.我们也以LWE假设为依据构造了一个无CRS模型的3轮安全多方计算协议,并证明其在半恶意敌手的情形下是安全的.

摘要：如何在不泄露个人隐私的前提下,对多用户的隐私数据进行分析处理,是当前云环境下迫切需要解决的问题。多密钥全同态加密(Multi-key Fully Homomorphic Encryption,MKFHE)支持对不同用户(密钥)的密文数据进行分析处理,处理后的结果可由所有参与计算的用户联合解密,是实现云环境下多用户数据间安全分析与隐私保护的有力工具。当前主流的MKFHE在联合解密的过程中,通常需要利用安全多方计算中的相关技术,如OT(不经意传输)协议等,来保证广播过程的安全,从而使得解密过程较为复杂。与此同时,解密结果不具备可控性,即对于合法用户而言最终解密的场景并不适用。为了解决这一问题,文章设计实现了基于GSW型MKFHE的定向解密协议,协议底层的全同态加密方案基于误差学习问题(Learning with Errors,LWE),其安全性可以规约到标准模型下理想格的困难问题。该协议能够允许任意合法用户来执行最终的解密过程,相较于GSW型MKFHE方案MW16的解密过程,该解密协议增强了数据拥有者对于密文结果的可控性,且不需要使用安全多方计算中的相关技术,降低了解密过程的交互次数和复杂性,提高了解密过程效率,具有良好的应用前景。

摘要：目的基因中发生的一些恶性突变可能会导致癌症、白化病等疾病。医院的研究人员希望定位某个疾病的致病基因的位置信息,但单个医院的基因数据样本都太少,无法进行有效的统计分析。如何在保护患者基因数据隐私的前提下,对不同医院的患者基因数据进行统计与分析,从而定位致病基因的位置,是对这些疾病开展针对性治疗的重要前提。本文在有效保护患者基因数据隐私的前提下,提出一种对不同患者基因数据的密文进行致病基因定位的方法,以在一定程度上解决基因数据的共享和个人隐私保护的矛盾。方法首先,结合密码学中基于格的多密钥全同态加密技术和基于频率的临床遗传学相关内容,提出了一个致病基因安全定位方案,各医院利用同态加密方案加密患者基因数据,将产生的密文上传到云端,云端密态计算基于频率的致病基因定位算法,得到最终统计结果的密文,该密文由各医院联合解密。其次设计了针对多基因疾病的定位电路ITH-intersection、ITop-k,该电路能够对所有参与者中变异次数较多的多个基因位置进行输出,使其具备定位多基因疾病的能力。最后根据上述算法,本文实现了致病基因安全定位整体过程,对两方参与的Intersection电路、SET DIFF电路,每个用户输入48比特的信息进行了测试;对三方参与的ITH-intersection电路,每个用户输入48比特的信息进行了测试。结果相比JWB+17方案,本方案能够实现多基因疾病的致病基因的安全定位,且参与者只需要将各自的基因数据加密和上传一次即可,数据通信量降低了一到两个数量级,且不需要参与者实时在线,但本方案运行的时间更长。结论支持对多方来源的数据进行密态处理的致病基因安全定位方案,一定程度上解决了不同机构间基因数据的分享和个人隐私保护的矛盾,能够大幅降低各医疗机构自身基因数据被泄露的风险,适用于多基因疾病的致病基因的安全定位。