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公开(公告)号：CN118296625A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410405911.6
申请日：2024-04-04
Applicant: 贵州大学
Abstract: 全同态加密(FHE)可以直接对加密数据执行计算，实现了数据的可算不可见，但是FHE仅支持一些简单的代数或逻辑运算，对一些复杂的计算逻辑支持较差，因此一些函数难以有效地评估，例如：比较函数。传统的比较算法通过预编码处理，并评估适当的插值多项式和乘法来执行，效率通常较低。因此本发明提出一种高效的同态比较方案，通过对加密后的密文数字进行二进制分解转换，然后根据二进制比较器思想设计比较所需的算术电路进而实现比较。实验结果表明，与现有的工作相比，基于数字分解的同态加密数据比较方法降低了密态比较时间。并且能够在不使用自举技术刷新密文的情况下进行较大数字的比较，具有更强的适用性和更高的效率。
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公开(公告)号：CN118296643A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410404432.2
申请日：2024-04-04
Applicant: 贵州大学
Abstract: 随着云存储服务的发展，大量的包含个人敏感信息的数据被上传到云端，常用差分隐私来解决隐私保护的问题，然而负责添加噪声的实体存在滥用权限的可能，且由于差分隐私的随机性使得恶意行为难以被有效识别和监控。因此，本发明提出一种可验证的差分隐私噪声过滤方法，要求负责添加噪声的实体同时生成一份零知识范围证明，实现对差分隐私噪声的密态过滤，确保个人敏感数据的隐私得到保护，同时，也为敏感数据的可靠性提供有力保证。实验表明对异常噪声的密态过滤能在保证差分隐私的前提下，提升加噪数据集的可靠性。
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公开(公告)号：CN118174862A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410404434.1
申请日：2024-04-04
Applicant: 贵州大学
Abstract: 云计算为计算和存储提供了成本效益高、可扩展的资源，使其成为外包计算的必然趋势。然而在数据处理过程中仍然存在安全和隐私问题，包括数据内容的泄露、用户隐私以及结果的完整性。本项工作旨在解决这些安全威胁，以最大限度地减少损害数据安全和隐私的风险，促进结果验证。因此，本发明提出了一种新的可验证计算方案，以确保可信的云计算。方案能够外包密文上的函数计算，并支持公开验证计算结果。通过分析表明，与现有的工作相比，方案降低了验证的开销。并且还确保了计算验证过程中外包数据的机密性。
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