安全多方计算（安全多方计算好发论文吗）

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本文目录一览：

• 1、隐私计算三种技术
• 2、多方安全计算-不经意传输
• 3、多方安全计算-零知识证明
• 4、数据要素可信流体系中“保密数据流通”一般采用哪种技术?
• 5、数据量比较大应该采用什么加密技术?
• 6、洞见科技:隐私计算护航数据安全,让数据要素智能流通

隐私计算三种技术

隐私计算是一种保护个人数据隐私的计算方法，常见的三种技术是同态加密、安全多方计算和差分隐私。同态加密允许在加密状态下对数据进行计算，无需解密。安全多方计算使多个参与者能够合作计算结果，而不需要共享私密数据。

第一类是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术；第二类是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术；第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。

隐私计算，广义上是指面向隐私保护的计算系统与技术，涵盖数据的生产、存储、计算、应用等信息流程全过程。隐私计算经过近几十年的发展，目前在产业互联网、人工智能、金融科技、医药保护共享数据等方面发挥重要的作用。

隐私计算是隐私保护的一种。我们通常说的隐私计算，是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合。

隐私计算（Privacy-preserving computation）是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，保障数据在流通与融合过程中的 “可用不可见” 。

多方安全计算-不经意传输

不经意传输(Oblivious Transfer - OT)最早在1981年被 Michael O. Rabin提出，之后被广泛应用于多方安全计算等领域。

安全多方计算能够通过三种不同的框架来实现： 不经意传输 (Oblivious Transfer，OT) [91， 92]、 秘密共享(Secret Sharing，SS) [93， 94] 和 阈值同态加密(Threshold Homomorphic Encryption，THE) [20， 21]。

多方安全计算 (MPC：Secure Muti-Party Computation)理论是姚期智先生为解决一组互不信任的参与方之间在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下协同计算问题而提出的理论框架。

安全多方计算（Secure Multi-party Computation，SMC）指的是在分布式环境下，多个参与方一起进行某些计算，在计算过程中，输入信息分别由参与者提供，并且每个参与者的输入需要保密。

多方安全计算与中心是相互对立的两个概念，中心是指所有的信息资源都掌握于某一方所有，它可以悄无声息地进行某个操作，而不被其余人察觉。

在不经意传输的支持下，上述方案可以简化为以下版本：看，是不是跟我们的水果解法比较类似呢？百万富翁问题可以说是安全多方计算的最基本的问题了。无论从方案还是算法复杂度而言，都不简单。

多方安全计算-零知识证明

交互式系统在计算复杂度理论方面已经获得异常独立的地位。

零知识证明（Zero-KnowledgeProof，简称ZKP）是指在一个交互式过程中，证明人可以向验证人证明某个陈述的真实性，而不需要向验证人提供任何多余的信息。

零知识证明指的是证明者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。零知识证明实质上是一种涉及两方或更多方的协议，即两方或更多方完成一项任务所需采取的一系列步骤。

零知识证明，指的是证明者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的，它实质上是一种涉及两方或更多方的协议，即两方或更多方完成一项任务所需采取的一系列步骤。

数据要素可信流体系中“保密数据流通”一般采用哪种技术?

1、数据要素可信流体系中保密数据流通一般采用哪种技术如下：实现网络安全保密性的方法是：操作系统安全、数据库安全、网络站点安全、病毒与防护、访问控制。

2、数据要素可信硫体系中保密数据流通一般采用加密技术。加密技术的定义和作用 加密技术是一种将信息转化为密文，以保护数据的隐私和安全的技术。它通过对数据进行加密，使得未经授权的人无法理解和获取其中的信息。

3、使用非对称加密技术和哈希验证就可以实现。有效性：有效性用频谱复用程度或频谱利用率来衡量。提高有效性的措施是，采用性能好的信源编码以压缩码率，采用频谱利用率高的调制减小传输带宽。

4、用户身份标志最常用的方法是口令学。(2)物理性保护。一般保密性较高的数据库除了用户身份标志外，还需要数据加密，如信用卡。(3)使用权。数据库的每一个受保护部分保持一份各个用户使用权的清单。

5、通常采用访问控制列表技术来控制网络信息流。◆虚拟专用网(VPN)：虚拟专用网(VPN)是在公共数据网络上，通过采用数据加密技术和访问控制技术，实现两个或多个可信内部网之间的互联。

数据量比较大应该采用什么加密技术?

1、k-匿名技术是1998 年由Samarati和Sweeney提出的，要求发布的数据中存在一定数量(至少为k)的在准标识符上不可区分的记录，使攻击者不能判别出隐私信息所属的具体个体，从而保护了个人隐私。

2、用系统自带的EFS加密，但要注意备份加密证书，另外在加密帐号下是看不到加密效果的。2 用winrar的压缩加密，但速度慢，操作麻烦。

3、目前，大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源，涉及数据传输、隔离、恢复等问题。解决大数据的安全存储，一是数据加密。

4、加密方和解密方使用同一密钥。加密和解密的速度比较快，适用于需要加密的数据量比较大时。密钥传输的过程不安全，且容易被破解，密钥管理也比较麻烦。

5、网上银行业务的数据传输采用先进的多重加密技术，所有数据均经过加密在网上传输，安全可靠。个人银行专业版采取严密的X.509标准数字证书体系，通过国家安全认证。

6、私有密钥加密法的一个最大特点是：信息发送方与信息接收方均需采用同样的密钥，具有对称性，所以私有密钥加密又称为对称密钥加密。私有密钥加密原理：私有加密算法使用单个私钥来加密和解密数据。

洞见科技:隐私计算护航数据安全,让数据要素智能流通

“护航”数据安全 培育统一的技术和数据市场将打通数据壁垒，为各种资源合理配置创造有利条件，但前提是建设好数据要素安全、合规流通的平台底座，如果数据滥用、泄露，不仅会严重危害个人安全，也事关国家安全。

在日前由北京瑞莱智慧 科技 有限公司组织的“数据安全与隐私计算”专题研讨会上，业内专家表示，数据安全乃大势所趋，隐私计算能够在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放，应用前景和商业价值巨大。

业内专家认为，目前数据交易在实践中还面临隐私保护、安全等多方面约束条件，要让数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追溯、安全风险可防范，隐私计算等多种前沿技术提供了可行性路径。

呼唤以隐私计算与公共数据开放，破局人工智能困境 人工智能产业以数据、算力、算法为核心，与传统生产要素的成本衡量大相径庭。

又能打通数据、共同协作。隐私安全计算让数据要素在技术层面变得可用可扩展，成为数字经济生态发展的底座和基础设施。

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