摘要：保密点积协议是许多安全多方计算问题中一个重要的协议,常被用在许多保密数据挖掘协议中,为这些协议提供了重要的安全保证。目前,一些已存在的保密点积协议至多在半诚实模型下是安全的。基于一些基本的密码学技术设计了一个恶意模型下安全的保密两方共享点积协议,这个协议比以往协议具有更高的安全性。该协议潜在的应用领域是广阔的,如计算Euclidean距离、保密计算几何、保密协作统计分析等。

摘要：安全多方计算是信息安全领域的研究热点问题之一.保护私有信息的多边形相交判定是一个特殊的安全多方计算问题,在军事、商业等领域有着重要的应用前景.现有多边形相交判定算法的主要操作是执行点积协议,而目前的点积协议在安全性和计算效率上均难以同时满足该判定算法的要求.本文首先设计了一个常数时间的线段相交判定协议,在此基础上提出了一个保护私有信息的判定多边形相交的概率算法;证明了该算法是一个蒙特卡洛偏真算法,理论分析与实验结果均表明,该方法性能优于现有算法.

摘要：研究了安全多方计算中的保护私有信息的集合交集问题。在半诚实模型下,基于点积协议设计的两方集合交集协议,复杂度为O(ntp);设计的三方集合交集协议,复杂度为O(2ntp)。给出了协议的正确性理论证明,并对其安全性和复杂度进行了理论分析,性能优于现有协议。最后,给出了协议的推广应用以及不足。

摘要：特殊安全多方计算问题是近几年国际密码学界一个研究热点。保密计算几何问题就是其中之一,它是指两个或多个互不信任的参与方希望利用他们私有的几何信息作为输入协作解决某一计算几何问题,同时他们想要确保没有把自己的任何私有输入信息泄露给其他参与方,除了规定的输出。设计了基于阈值的两点之间、点线之间距离关系的保密判定协议,点与两平行直线位置关系的保密判定协议,使用这几个协议构造了基于阈值的点与线段之间距离关系的保密判定协议。这些协议在工程、商业和军事等领域中有着潜在的应用前景。

摘要：安全多方计算是信息安全领域的研究热点问题之一,保护私有信息的计算几何问题是一类特殊的安全多方计算问题。基于安全多方计算技术,设计一个空间两球体相交的安全判定协议,并对协议的正确性和安全性进行了分析。

摘要：特殊安全多方计算已经成为安全多方计算领域中一个新的研究热点。研究了保密计算几何中的点包含问题,基于保密点积协议和百万富翁协议提出了一个半诚实模型下保护私有信息的点包含协议,并对协议的性能进行了分析。该协议在军事,工程研究和商业等领域有着重要的应用前景。

摘要：基于保护私有信息的计算几何问题是安全多方计算的研究热点之一,在军事、商业等领域具有重要的应用前景。研究了几何计算中的最近点对问题,提出保护私有信息的最近点对问题解决方案,在此基础上结合已有的基础协议,设计了一种基于保护私有信息的最近点对协议。对该协议的安全性和复杂度进行了分析。对该问题进行适当的推广,可使之具有更大的实用性。

摘要：点与矩形区域包含关系的安全判定是指两个用户基于各自的输入信息,共同完成矩形区域是否包含点的判定,并且双方都不能获得对方的输入信息,该问题是一个安全两方计算问题,广泛应用于竞标、拍卖等不泄露信息的商业领域。通过对点与矩形区域位置关系的分析,得到一个判定点与矩形区域位置的公式,然后基于点积协议设计了一个点与矩形区域包含关系的安全判定协议,并且分析了协议的正确性、安全性和复杂性。在保护用户私有输入信息的条件下,解决了点与矩形区域的位置关系判定问题。

摘要：安全多方计算是信息安全领域研究的热点问题之一,保护私有信息的三角不等式判定问题是一类基于三方的特殊安全多方计算问题。文章设计了一个基于Paillier加密算法的百万富翁比较协议,并扩展该协议至三方参与者,形成一个基于Paillier加密算法的三角不等式判定协议;结合点积协议与百万富翁协议,设计了一个保护私有信息的三角不等式判定协议,在保护用户私有输入信息的条件下,解决了三角不等式的判定问题。

摘要：针对垂直分布下的隐私保护关联规则挖掘算法安全性不高和挖掘效率较低的问题,提出了一种隐私保护关联规则挖掘算法。算法采用一种新的点积协议,通过引入逆矩阵和随机数隐藏原始输入信息,具有较好的安全性;利用挖掘最大频繁项集来代替挖掘所有频繁项集,采用深度优先遍历策略,结合各种剪枝策略,明显加快了频繁项集的生成速度,大大减少计算代价。实验结果表明,挖掘效率得到了很大提高。