同态加密 - wbwangk/wbwangk.github.io GitHub Wiki

Paillier加密，是1999年paillier发明的概率公钥加密系统。基于复合剩余类的困难问题。该加密算法是一种同态加密，满足加法和数乘同态。

该算法引入了一个随机干扰，使得同一个明文随机得到不同的密文。如整数20，利用参考2中的java程序加密两次分别得到的密文是：

2336384228575182535464136640194851925833206582380746775587572288713102061168541418346372156393688929318793675258366921633325432902948664913130724903884357640346100566793499686890956748197958296786151310567176595824481153063654367032546976833098474304662791089540661692935752835503084292440182368425570026954

89279840179729388592664093454250619951422718598028471160469146443328940066634670213168578157564831951927937927280147823425990611105752786455029229439663271317531753030143458208941244274469053680436705676696626416304379788876085368160123721202300950279926942930756268377117052589778853707056980672460227823852

保留格式加密(FPE)

Format-Preserving Encryption
保留格式加密技术研究
信用卡号、身份证号加密的需求：要求明文与密文具有相同的格式和长度。更规范的说法（约束）：

  1. 数据长度不变
  2. 数据类型不变
  3. 数据必须被确定性加密。加密后仍可以作为主键或索引
  4. 加密解密过程可逆

分组密码(block cipher)

场景

微软同态加密：这种方法可以在云产业、医疗保健、基因组学和金融领域有广泛的应用。

参考

Duality: 基于同态加密的数据分析和隐私保护方案 同态加密使用场景：

  1. 安全数据分析：数据所有者在不公开敏感数据时（数据加密），仍然可以使用第三方分析工具，如机器学习、数据挖掘工具进行分析和处理
  2. 机器学习模型的版权保护：数据和模型都得到加密保护
  3. 数据共享的隐私保护

让专家和新手都轻松：微软开源同态加密库“SEAL” GitHub上SEAL源代码：

http://github.com/Microsoft/SEAL

SEAL手册：

https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2017/11/sealmanual-2-3-1.pdf

神经网络编译器nGraph工程地址：

https://github.com/NervanaSystems/ngraph

1.同态加密——如何让帮你干活的人不知道自己都干了些什么
2.同态加密算法简述 3.homomorphicencryption.org同态加密应用白皮书 4. 同态加密技术总结
入门，很全