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公开(公告)号：CN117857008B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202311686527.X
申请日：2023-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于整数自举的环面全同态加密算法的数据处理方法，方法为：客户端根据安全参数调用密钥生成算法生成自身密钥、自举密钥和转换密钥，并将自举密钥和转换密钥发送给云端服务器，自身密钥本地保存；客户端调用加密算法使用自身密钥对明文数据进行加密操作得到密文传输给云端服务器；云端服务器根据客户端提供的评估函数、自举密钥及转换密钥对密文执行评估算法得到密文状态下的评估结果发回客户端；客户端根据自身密钥调用解密算法对密文状态下的评估结果进行解密操作获得明文数据的评估结果。本发明重新设计自举算法实现支持整数级数据的自举算法，大大提高了计算效率；同时支持整数级数据的非线性函数运算，减少了方案复杂度。
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公开(公告)号：CN117857008A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311686527.X
申请日：2023-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于整数自举的环面全同态加密算法的数据处理方法，方法为：客户端根据安全参数调用密钥生成算法生成自身密钥、自举密钥和转换密钥，并将自举密钥和转换密钥发送给云端服务器，自身密钥本地保存；客户端调用加密算法使用自身密钥对明文数据进行加密操作得到密文传输给云端服务器；云端服务器根据客户端提供的评估函数、自举密钥及转换密钥对密文执行评估算法得到密文状态下的评估结果发回客户端；客户端根据自身密钥调用解密算法对密文状态下的评估结果进行解密操作获得明文数据的评估结果。本发明重新设计自举算法实现支持整数级数据的自举算法，大大提高了计算效率；同时支持整数级数据的非线性函数运算，减少了方案复杂度。
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公开(公告)号：CN118249980A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410399028.0
申请日：2024-04-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密和安全外包矩阵的隐私保护机器学习方法及装置，方法包括：由密钥生成中心KGC基于同态加密算法的KeyGen函数进行初始化，生成公钥pk、私钥sk和评估密钥evk，然后将初始化参数parmas、公钥pk和评估密钥evk发送给云服务方S，将初始化参数parmas、私钥sk和公钥pk发送到客户端C；客户端C基于同态加密算法的Enc函数完成矩阵数据的打包和加密，并将加密后的密文传输至云服务方S；云服务方S通过基于同态加密技术的安全矩阵运算方法对接收到密文进行安全矩阵运算，得到密文结果；云服务方S将经过安全矩阵运算得到的结果密文发送回客户端，客户段对收到的密文进行解密。通过本发明可以安全高效的完成隐私保护的计算。
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