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1. 基于双服务器模型的可公开验证多元多项式外包计算方案

罗小双, 杨晓元, 李聪, 王绪安

计算机应用 2018, 38 (2): 321-326. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082169

摘要（379）

PDF （907KB）（417）

结合云安全外包计算中的隐私保护问题，针对任意多元多项式函数的外包计算，利用同态加密算法和多线性映射，构造了基于双服务器模型的可公开验证外包计算方案。该方案能够保证多项式函数输入与输出的隐私性和安全性，用户或者任意第三方都可以对云服务器计算的结果进行验证，实现了可公开验证性和可用性。云返回给用户的结果处于密文状态，只有拥有解密密钥的用户才能够输出最终的结果，一定程度上保证了计算结果的安全性。分析结果表明，该方案在标准模型下能够达到输入的选择明文攻击（CPA）安全，用户的计算代价远远小于服务器以及直接计算多项式函数的计算代价。

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2. 一类可抵抗恶意攻击的隐私集合交集协议

罗小双, 杨晓元, 王绪安

计算机应用 2017, 37 (6): 1593-1598. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.06.1593

摘要（462）

PDF （942KB）（609）

针对安全两方计算中隐私集合交集计算问题，提出了一种改进的基于Bloom Filter数据结构的隐私集合交集协议。该协议能够保证双方在各自隐私安全的前提下，计算出两者数据集合的交集，其中只有一方能够计算出交集元素，另外一方无法计算得到交集，并且双方都不能获得或推测出对方除交集以外的任何集合元素，确保了参与双方敏感信息的安全保密。所提协议引入了基于身份的密钥协商协议，能够抵抗非法用户的恶意攻击，达到隐私保护和安全防御的目的，抵御了密钥泄露的风险，减少了加解密的运算量，并且具备支持较大规模集合数据的运算能力。

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3. 适用于社交网络的隐私保护兴趣度匹配方案

罗小双, 杨晓元, 王绪安

计算机应用 2016, 36 (12): 3322-3327. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3322

摘要（592）

PDF （889KB）（464）

针对社交网络中用户通过兴趣度匹配进行交友而产生的敏感信息泄露问题，设计了基于隐私属性的隐私保护兴趣度匹配方案。该方案利用Bloom Filters来获取双方兴趣爱好集合元素的交集，确定双方兴趣爱好的匹配程度，满足匹配要求的双方可以根据意愿互相添加为好友；方案基于半诚实模型，采用密码协议来保护数据的安全性，防止恶意用户非法获取用户敏感信息，避免造成信息的滥用和泄露。理论分析及运算结果均表明，该方案运行时间具有线性复杂度，并且可以支持较大规模数据集，可有效应用于信息种类繁杂、数据内容庞大的网络环境，满足用户实时高效的现实需求。

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