并行同态加密算法及应用研究-2020
1.RSA2.ElGamal算法3.基于全同态加密的隐匿查询-洪澄4.同态加密技术及其在FL/MPC中的应用-洪澄5.Paillier半同态加密:原理、高效实现方法和应用6.Paillier算法7.CKKS Part5: CKKS的重缩放 8.CKKS Part4: CKKS的乘法和重线性化9.CKKS Part3: CKKS的加密和解密10.CKKS Part2: CKKS的编码和解码11.CKKS Part1:普通编码和解码12.MAC上安装HEAAN库13.DGHV同态库14.同态加密及其在隐私计算中应用(李增鹏)15.全同态加密研究:学习16.课程笔记:全同态加密理论与基础17.全同态加密-丁津泰:学习18.课程笔记:全同态加密的理论与构造-下篇:学习19.课程笔记:全同态加密的理论与构造-上篇:学习20.阈值同态加密在隐私计算中的应用:解读21.Lifted ElGamal 门限加密算法22.Tenseal库23.Packed Ciphertexts in LWE-based Homomorphic Encryption:解读24.一种高效的同态加密方案及其应用-解读25.Homomorphic Evaluation of the AES Circuit:解读26.SIMD编码27.SEAL库 - 安装和介绍28.HEAAN新版学习29.HEAAN库学习30.CKKS加密方案31.同态密码学原理及算法-笔记32.文章学习:基于AVX-512指令集的同态加密算法中大整数运算性能优化与突破33.全同态加密是否完美?34.半同态计算芯片
35.并行同态加密算法及应用研究-2020
36.基于同态加密的生物认证研究-201537.论文笔记:全同态加密研究进展-白利芳等学习论文:并行同态加密算法及应用研究-2020
并行同态加密#
- 提升计算效率的方法:
- 密文打包技术
- 批处理技术
- SIMD技术:提升计算速度,并降低通信成本
- 并行计算
- SIMD技术:提升计算速度,并降低通信成本
- 基于云的多个节点计算:有点像分布式计算
- 2014年改进的SIMD技术:在对明文编码的时候利用CRT实现批处理
- 分布式计算:对明文分块加密,再利用同态特性形成最终密文,提升算法效率
- 2016年优化乘法同态计算,即使用AVX指令集和SIMD结合,提升计算效率
- 基于身份的FHE方案,利用的是近似特征向量和SIMD,需和GSW对比
- 利用特征向量构造基于身份的全同态加密体制-2016
-
2017年,杨等实现FHEW方案的多核CPU并行算法,加速计算矩阵和向量计算
- 基于CPU的多核的FHEW并行算法-2017
-
提出基于身份的批处理FHE方案,新的批处理算法
- Efficient batch identity-based fully homomorphic encryption scheme in the standard mode-2018
-
并行计算方法:
- Fully homomorphic encryption based on the parallel computing-2018
- Efficient parallel binary operations on homomorphic encrypted real Numbers-2019
- 同态乘法:向量乘、矩阵乘、矩阵向量乘、大整数乘、浮点数乘
同态加密的应用#
- 密文检索
- PIR等
- 生物特征匹配
- Voiceprint-biometric template design and authentication based on cloud computing security-2011
- 密文处理
- 密文计算等
- 图像处理
- 机器学习
- 多方保密计算
- PSI集合计算等
- 密文数据库
- 安全sql
数学难题#
- 大整数难分解问题:RSA
- 离散对数问题:ElGamal、DH
- 二次剩余问题:Paillier
- 离散子集求和问题:FHE的“bootstrapping”技术
- LWE问题:FHE方案
作者:Hang Shao
出处:https://www.cnblogs.com/pam-sh/p/16732553.html
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