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基于加性秘密共享的洗牌协议的设计
1
作者 张艳硕 满子琪 +2 位作者 周幸妤 杨亚涛 胡荣磊 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期238-248,共11页
针对现有基于秘密共享的洗牌协议缺少流程实现的具体算法、解决方案多采用公钥、处理大规模数据集时效率低、适用性不足等问题,提出了一种单边洗牌协议,并在此基础上设计了一种基于加性秘密共享的洗牌协议。通过不经意传输协议构建份额... 针对现有基于秘密共享的洗牌协议缺少流程实现的具体算法、解决方案多采用公钥、处理大规模数据集时效率低、适用性不足等问题,提出了一种单边洗牌协议,并在此基础上设计了一种基于加性秘密共享的洗牌协议。通过不经意传输协议构建份额转换算法,在不暴露原数据集的前提下完成了洗牌;利用Benes排列网络实现洗牌分解,将复杂的洗牌任务分解为多个子任务,提高了大规模数据集的处理效率;最终通过加性秘密共享,确保将洗牌份额安全地分配给参与方。对所提协议的正确性进行了严格分析,并运用理想-现实模拟范式对其安全性进行了评估。与现有文献相比,所提协议在安全性上能够达到当前安全标准,并在处理大规模数据集时有较高的效率。此外,所提协议的适用性得到了提升,进一步促进了其在当下环境中的应用。 展开更多
关键词 加性秘密共享 洗牌协议 隐私保护 安全多方计算
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基于同态加密的神经网络模型训练方法 被引量：2
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作者 赵敏 田有亮 +2 位作者 熊金波 毕仁万 谢洪涛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第5期372-381,共10页
针对云环境下数据隐私泄露与基于同态加密的隐私保护神经网络中精度不足的问题,文中提出了一种双服务器协作的隐私保护神经网络训练(PPNT)方案,在云服务器协同训练过程中实现了对数据传输、计算过程及模型参数的隐私保护。首先,为避免... 针对云环境下数据隐私泄露与基于同态加密的隐私保护神经网络中精度不足的问题,文中提出了一种双服务器协作的隐私保护神经网络训练(PPNT)方案,在云服务器协同训练过程中实现了对数据传输、计算过程及模型参数的隐私保护。首先,为避免使用多项式近似方法实现指数和比较等非线性函数,并提高非线性函数的计算精度,基于Paillier半同态加密方案和加法秘密共享技术设计了一系列基础安全计算协议;其次,在已设计的安全计算协议基础上,构造了神经网络中的全连接层、激活层、Softmax层及反向传播相应的安全计算协议,以实现PPNT方案;最后,通过理论与安全性分析,证明了PPNT方案的正确性及安全性。性能实验结果显示,与PPMLaaS方案相比,PPNT方案的模型精度提高了1.7%,且在安全计算过程中支持客户端离线。 展开更多
关键词 Paillier半同态加密 加法秘密共享 安全计算协议 隐私保护 模型训练
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边缘协同的轻量级隐私保护分类框架 被引量：5
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作者 熊金波 周永洁 +2 位作者 毕仁万 万良 田有亮 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期127-137,共11页
针对边端计算环境下存在感知图像数据泄露与隐私保护分类框架计算低效的问题,提出一种边缘协同的轻量级隐私保护分类框架(PPCF),该框架支持加密特征提取和分类,在边缘节点协同分类过程中实现对数据传输和计算过程的隐私保护。首先,基于... 针对边端计算环境下存在感知图像数据泄露与隐私保护分类框架计算低效的问题,提出一种边缘协同的轻量级隐私保护分类框架(PPCF),该框架支持加密特征提取和分类,在边缘节点协同分类过程中实现对数据传输和计算过程的隐私保护。首先,基于加性秘密共享技术设计一系列安全计算协议;在此基础上,两台非共谋的边缘服务器协同执行安全卷积、安全批量归一化、安全激活、安全池化等深度神经网络计算层以实现PPCF。理论与安全性分析证明了PPCF的正确性和安全性,性能评估结果显示,PPCF可达到与明文环境等同的分类精度;与同态加密和多轮迭代计算方案相比,PPCF在计算开销和通信开销方面具有明显优势。 展开更多
关键词 边缘协同 隐私保护目标分类 加性秘密共享 深度神经网络 安全计算协议
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抗理性敌手共谋的安全K-prototype聚类
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作者 田有亮 赵敏 +1 位作者 毕仁万 熊金波 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期196-210,共15页
针对云环境下数据隐私泄露及聚类过程中云服务器间共谋的问题,提出一种抗理性敌手共谋的安全协作K-prototype聚类方案,目的在不泄露各方隐私数据情况下根据距离度量将相似的数据进行聚类。首先,考虑到同态加密不直接支持非线性计算,基... 针对云环境下数据隐私泄露及聚类过程中云服务器间共谋的问题,提出一种抗理性敌手共谋的安全协作K-prototype聚类方案,目的在不泄露各方隐私数据情况下根据距离度量将相似的数据进行聚类。首先,考虑到同态加密不直接支持非线性计算,基于同态加密和加性秘密共享技术设计安全比较协议和安全大于协议,并确保输入数据、中间结果及模型参数均为加性秘密份额形式,以防止单个服务器能够获得完整数据,且能实现非线性函数的精确计算,在已设计的安全计算协议基础上,实现安全距离计算、安全聚类标签更新、安全聚类中心更新、聚类标签及聚类中心重构;其次,根据博弈均衡理论设计多种高效激励机制,构造互制合约及举报合约以约束云服务器诚实非共谋地执行聚类任务;最后,对所提的安全计算协议及合约进行理论分析,并对该方案的性能进行实验验证。实验结果表明,与明文环境下的模型精度相比,该方案的模型精度损失控制在0.22%内,进而验证了所提方案的有效性。 展开更多
关键词 加性秘密共享 同态加密 安全计算协议 抗共谋 安全协作
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边缘协作的轻量级安全区域建议网络 被引量：5
5
作者 熊金波 毕仁万 +1 位作者 陈前昕 刘西蒙 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期188-201,共14页
针对边缘环境下的图像隐私泄露和计算效率问题,提出一种边缘协作的轻量级安全区域建议网络(SecRPN)。基于加性秘密共享方案设计一系列安全计算协议,由2台非共谋边缘服务器协作执行安全特征处理、安全锚变换、安全边界框修正、安全非极... 针对边缘环境下的图像隐私泄露和计算效率问题,提出一种边缘协作的轻量级安全区域建议网络(SecRPN)。基于加性秘密共享方案设计一系列安全计算协议,由2台非共谋边缘服务器协作执行安全特征处理、安全锚变换、安全边界框修正、安全非极大值抑制等计算模块。理论分析证明了SecRPN的正确性和安全性,实际性能评估表明,计算和通信开销均远优于现有工作。 展开更多
关键词 边缘协作 区域建议网络 目标检测 加性秘密共享 安全计算协议
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具有隐私保护特性的深度伪造人脸检测模型
6
作者 吴畏 朱剑宇 +2 位作者 张延 张玲 陈北京 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期1510-1520,共11页
现有伪脸检测研究都是在明文条件下开展,而人脸图像具有重要的隐私性.因此,基于加性秘密分享框架,提出一种具有隐私保护特性的深度伪造人脸图像检测模型.首先在现有基础运算协议的基础上,构建4个安全通信协议,并通过理论分析证明了它们... 现有伪脸检测研究都是在明文条件下开展,而人脸图像具有重要的隐私性.因此,基于加性秘密分享框架,提出一种具有隐私保护特性的深度伪造人脸图像检测模型.首先在现有基础运算协议的基础上,构建4个安全通信协议,并通过理论分析证明了它们的安全性和正确性;然后使用不共谋的双服务器构建一个类明文的环境,在构建的安全通信协议支持下,双服务器中预训练好的ResNet50模型交互协同计算;最后综合双服务器的运算结果,在不暴露输入的情况下实现安全伪脸检测.在公开数据集FaceForensics++,Celeb-DF和DFDC上的实验结果表明,所提模型能够在实现支持隐私保护的前提下,与明文条件下的ResNet50模型准确率保持一致;所提出的隐私保护模型也适用于ResNet50之外的其他明文SOTA伪脸检测模型,如Xception和EfficientNet-B0等. 展开更多
关键词 隐私保护 深度伪造 伪脸检测 加性秘密共享
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面向深度神经网络的安全计算协议设计方法 被引量：3
7
作者 毕仁万 陈前昕 +1 位作者 熊金波 刘西蒙 《网络与信息安全学报》 2020年第4期130-139,共10页
针对深度神经网络模型计算过程中存在的信息泄露问题,结合加性秘密共享方案,在两台非共谋的边缘服务器间设计安全高效的交互计算协议。考虑到非线性函数不能直接拆分,首先提出一组基本转换协议,实现加性副本和乘性副本的安全转换,经过... 针对深度神经网络模型计算过程中存在的信息泄露问题,结合加性秘密共享方案,在两台非共谋的边缘服务器间设计安全高效的交互计算协议。考虑到非线性函数不能直接拆分,首先提出一组基本转换协议,实现加性副本和乘性副本的安全转换,经过少量调用,可以安全计算幂函数、比较、指数、对数、除法等底层函数。由于数据传递和计算特点,协议可以扩展至数组计算。理论分析证明了协议的正确性、高效性和安全性,实验结果表明,协议具有较小的误差,其计算和通信开销均优于现有设计方案。 展开更多
关键词 深度神经网络 加性秘密共享 安全计算协议 加法−乘法转换 数组单元
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公平高效的安全双边云资源拍卖方案 被引量：1
8
作者 段靓 沈玉龙 +1 位作者 高晟凯 徐振楠 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第5期307-315,共9页
针对云资源拍卖过程中隐私泄露和公平支付问题,提出一种公平高效的安全双边云资源拍卖方案。基于加法秘密分享设计安全大小比较和安全排序等三方安全计算协议,由1台拍卖商服务器和2台代理商服务器高效协作执行安全拍卖协议,整个过程不... 针对云资源拍卖过程中隐私泄露和公平支付问题,提出一种公平高效的安全双边云资源拍卖方案。基于加法秘密分享设计安全大小比较和安全排序等三方安全计算协议,由1台拍卖商服务器和2台代理商服务器高效协作执行安全拍卖协议,整个过程不泄露除拍卖结果以外的任何隐私信息,并且通过智能合约保证公平的交易支付。实验性能评估表明该方案计算和通信开销均优于现有方案。 展开更多
关键词 云拍卖 安全计算协议 智能合约 加法秘密分享
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