摘要：集合的安全多方计算是一个重要的科学问题,在秘密分享、保密投票、保密的数据挖掘等领域有广泛的应用.现有的解决方案基本上是关于两方集合的安全计算,该文主要研究多个参与者集合的安全计算问题.不同于现有的关于集合安全计算的研究方法,该文提出了全新的数学方法框架,通过应用编码方法并结合具有一定同态性的加密算法,将集合安全计算问题转化为数组的安全计算问题.研究构造关于一些集合基本运算的安全计算协议,包括集合的交集/并集及其势的计算,有关阈值并集的计算.该文所设计的集合安全计算协议具有以下特点:(1)与现有方案比较,该文的协议具有计算效率高的优势,并且适合于多个集合的安全计算;(2)能够应用标准的模拟范例方法对协议的安全性进行严格证明,协议能够抵抗任意的合谋攻击;(3)综合应用该文所设计的协议或应用其设计思想,能够解决广泛的实际应用问题.

摘要：智能时代来临,中小学人工智能教育如何培养未来公民备受关注。人工智能教育在中小学校主要借助信息技术学科来承载,不可回避,技术学科在工业时代教学中产生的“知识块庞杂、工具观单一、生师比悬殊”等问题依旧存在。人工智能教育采用大单元设计的价值在于从“技术本位”到“素养本位”的转变,单元化的认知过程呈现出以学科大概念重构知识图谱、以学科核心素养扭转育人目标、以系统评价服务学生本位的价值意蕴。从策略、目标、活动、知识和评价方面构建单元时,存在着单元化意蕴与传统教学优势之间难以取舍的现实困境,该文探讨了以大单元设计的价值意蕴化解人工智能教育现实困境的实践路径。

摘要：提出一种基于大气散射模型的无人机航拍图像快速去雾算法。构建大气散射模型。通过对大气散射状态的估计,利用可迭代运行的多向自相关增强方法,再根据无人机航拍目标图像的局部灰度分布特征,设计滤波模板。用滤波增强图像效果后,弱化明亮区域实现无人机航拍图像去雾效果。实验结果表明:该算法的图像弱化效果好,可完整体现景观全局细节,经双边滤波处理后的图像亮度高、色彩丰富、信息量大,可抑制图像噪声、提升清晰度,保障图像质量。

摘要：安全多方计算是国际密码学界近年来的研究热点.本文主要研究科学计算中最小值问题的安全多方计算,目前尚没有见到关于这个问题的解决方案.本文设计了一种新的编码方法,应用该编码方法和El Gamal乘法同态加密算法,并结合秘密分享以及门限密码体制,在半诚实模型下设计了三个能够抵抗合谋攻击的最小值安全多方计算方案,并应用模拟范例证明了方案的安全性.以最小值解决方案为基础还可以解决最大值安全计算以及并集的安全计算等科学计算问题.效率分析表明所设计的安全计算方案是高效的方案.

摘要：安全多方计算是国际密码学界近年来的研究热点.本文主要研究科学计算中多个数据相等问题的安全多方计算,目前关于这个问题的研究还很少.本文设计了一种新的编码方法,以新的编码方法与El Gamal同态加密算法为基础,分别利用秘密分享技术和门限密码体制构造了两个在半诚实模型下能够抵抗合谋攻击的保密判定协议,应用模拟范例证明了协议的安全性,效率分析表明所设计的保密计算协议是高效的协议.并进一步设计了恶意模型下的安全计算方案.

摘要：在传统的电子病历管理系统中,患者的病历通常存储在医疗部门的中心化数据库或者文件库中,由医疗部门进行统一管理.对患者而言数据存储和管理并不完全透明,患者的隐私数据存在被泄露、甚至被篡改的风险.为解决这个问题,本文利用区块链和相关密码技术,设计了群体智能网络下基于区块链的医疗服务系统方案,通过在区块链上发布和承接群智任务,实现了医生和患者之间的灵活互选,通过使用秘密共享技术对患者的隐私数据进行份额分割和份额恢复,在保证用户隐私安全的前提下,解决了医疗机构电子病历信息共享的问题,极大地提高了医疗系统中电子健康病历的安全性.

摘要：安全多方计算是国际密码学界近年来的研究热点之一,也是网络社会隐私保护的关键技术.安全多方科学计算是安全多方计算的一个重要方面,最大(小)值的计算是一个基本的科学计算问题,具有重要的理论与实际意义.该文研究多个数据最大(小)值的保密计算问题.为解决此问题,该文首先利用概率加密算法的性质提出了保密替换的方法.其次,设计了一种新的编码方案,借助于保密替换、新的编码方案、概率加密以及门限解密密码系统,设计了三个最大(小)值保密计算协议.第一个协议可以用任何概率加密系统构造,使用中可以自由选择最高效的概率加密系统,适用于数据来自于一个小的稠密集;第二个方案应用类似的编码方案以及门限解密算法设计,可以抵抗任意合谋攻击,使用场合与第一个协议相同;第三个协议也能够抵抗任意合谋攻击,适用于保密数据来自于一个小的稀疏集.作为最大值问题的应用,该文进一步给出了多个保密数据的最小公倍数和最大公约数保密计算的解决方案并给出了最小公倍数的保密计算协议.最后应用模拟范例证明方案对于半诚实参与者是安全的,并给出了相应的效率分析与实验验证.

摘要：本文研究了有理数与有理区间的位置关系以及两个有理区间位置关系的安全多方计算.它们已广泛应用于数据库匹配、定位搜索等领域,是保密科学计算的一个重要分支.但目前已有文献在解决有理数与有理区间的位置关系时提出的协议效率较低,且两个有理区间位置关系问题的研究较为有限.针对这些问题,本文首先用多项式表示区间,将有理数与有理区间位置关系问题转化为整数向量的内积符号判定问题,设计了新的有理数与有理区间的保密计算协议.其次,以有理数与有理区间协议作为基础模块,设计了两个有理区间位置关系的保密计算协议.最后,理论分析及实验结果均表明本文方案是安全高效的,并给出了本文协议在有理数域上的百万富翁问题及计算几何问题的应用.

摘要：安全多方计算是近年来国际密码学界研究的热点.保密比较两个数据的大小是安全多方计算研究的基本问题之一,可以用它构造其他安全多方计算问题的解决方案.多方保密排序问题是两个数据比较大小的自然推广,也是安全多方计算的一个基本问题,在电子拍卖、保密竞拍、匿名投票以及安全数据挖掘等方面有广泛的应用,因此研究多方保密排序有重要的理论与实际意义.本文主要研究多方参与者数组以及联合数组中出现重复元素的排序问题,而目前已有的保密排序方案无法很好地解决这些问题.基于此,本文以新编码方法为基础,结合门限解密椭圆曲线密码系统,在半诚实模型下设计了同序位归一排序、并列同序位多重排序、增序位全排序的保密排序协议,并证明方案在半诚实模型下是安全的.设计的新编码方法不但能够用于解决本文的保密排序问题,而且可以作为解决其他很多安全多方计算问题最重要的工具.例如基于排序协议,我们可以解决最大值和最小值问题;对本文提出的协议1稍作修改,可以保密计算集合的并集以及并集的势,这些也是科学计算中的基本问题.本文最后分析了协议的复杂性并进行了实验测试,理论分析和实验结果都表明本文协议是高效和实用的协议.在本文的最后我们给出了恶意模型下的排序协议.

摘要：安全多方计算是密码学研究的一个重要领域,也是国际密码学研究的热点之一.百万富翁问题是第一个安全多方计算问题,它研究的是Alice和Bob各拥有一个私有数据x、y,保密比较x、y大小的问题.研究人员提出了许多解决方案,并在其基础上拓展出了许多新的问题.本文对百万富翁问题进行了新的拓展,提出这样的问题:Alice、Bob、Carol和Dove各拥有保密数据x、y、u、v,他们要保密判定x+y和u+v的大小关系,但是都不愿意泄露自己的保密数据.在此情况下,没有人知道x+y、u+v的具体数值.我们称这个问题为盲百万富翁问题,其具有重要的理论与实际意义.为解决此问题,我们利用概率加密算法的性质和移位寄存器的思想设计了新的保密移位添加方法.然后在半诚实模型下设计了参与者为三方、四方和n方的三个不同盲百万富翁问题的解决方案,并应用模拟范例证明了方案的安全性,可以抵抗任意的合谋攻击.最后,对协议进行了效率分析和实验测试,理论分析和实验结果都表明本文的协议是高效的、实用的.保密移位添加方法不仅可用于解决本文的盲百万富翁问题,还可以作为基础模块去解决其它安全多方计算问题.盲百万富翁问题也为安全多方计算提供了新的研究思路.