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Secure Face Matching Using Fully Homomorphic Encryption-2018：学习
本文学习论文“Secure Face Matching Using Fully Homomorphic Encryption-2018”和“基于全同态加密的人脸特征密文认证系统-2020”，记录笔记。 摘要 人脸识别技术的发展取决于特征学习（representation learning）的进步。 本文提出一个基于全同态加密的人脸识别方案，能保护用户隐同态加密可以彻底改变隐私
同态加密可以彻底改变隐私 那是什么？ Photo by 乔恩·摩尔 on 不飞溅 这是 CrunchX 的第 30 版，这里是我们认为值得花时间的故事和资源。 1. 苹果大修你可能不知道的内置 Mac 反恶意软件 我是一个忠实的 Mac 用户（并且已经使用了很长时间）并且根本不会在任何其他平台上开发代码。通同态加密-CKKS-旋转操作（Rotation）
Rotation rotation操作的论文出处：Bootstrapping for approximate homomorphic encryption sec4.2 一些数学上的问题 数学资料 + CKKS rotation：同态加密：CKKS原理之旋转（Rotation）_PenguinLeee的博客-CSDN博客 同态加密：以CKKS为例的Bootstrapping操作介绍（不定期更新）_PenguinLeee的康威定律
康威定律可总结为四个定律： 第一定律 组织沟通方式会通过系统设计表达出来。 第二定律 时间再多一件事情也不可能做的完美，但总有时间做完一件事情。 第三定律 线型系统和线型组织架构间有潜在的异质同态特性。 第四定律 大的系统组织总是比小系统更倾向于分解。Paillier算法的原理和代码实现
Paillier算法的原理和代码实现 密钥生成： 1、随机选择两个大质数p和q满足gcd（pq,(p-1)(q-1)）=1。 这个属性是保证两个质数长度相等。 2、计算 n = pq和λ= lcm (p - 1,q-1)。 3、选择随机整数g使得gcd(L(g^lambda % n^2) , n) = 1,满足g属于n^2; 4、公钥为（N，g） 5、私钥为lambda。同态加密Microsoft开源库SEAL安装说明
前言 毕业设计要做同态加密的密文机器学习算法，SEAL库是一个实现了主流的全同态加密方案BFV和CKKS的开源项目，下面将说明如何在Windows平台安装SEAL库。 VS2017 SEAl库整体是使用C++代码实现的，所以需要先安装好微软的VS2017或VS2019，千万不要安装其他最新版本会导致不兼容。 勾选使论文笔记 Processing Private Queries over Untrusted Data Cloud through Privacy Homomorphism 通过隐私同态处理不可信数
摘要 - 保留所有者的数据隐私和客户端的查询隐私的查询处理是一个新的研究问题。随着云计算推动更多企业将数据和查询服务外包，它的重要性日益凸显。然而，现有的大多数研究，包括关于数据外包的研究，都将数据隐私和查询隐私分开处理，不能应用于这个问题。在本文中，我们提出了一种整体高效一种高效的同态加密方案及其应用-解读
阅读paper"一种高效的同态加密方案及其应用"的笔记。 基础 生成可逆矩阵对的算法 输入：矩阵维数 输出：一对互逆矩阵(\(I_1,I_2\)) 算法的目的是构造一对互逆矩阵, 同时由于每一步中的置换参数都是随机生成的, 所以可使矩阵的 元素不具备任何特征, 可以通过改变随机变换的次数来数据安全与隐私保护文章
一、密码算法的应用 1.联邦学习 1.1. 横向联邦 [PAHWM18] Le Trieu Phong, Yoshinori Aono, Takuya Hayashi, Lihua Wang, Shiho Moriai: Privacy-Preserving Deep Learning via Additively Homomorphic Encryption. IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. 13(5): 1333（二）联邦学习的安全机制
一、基于同态加密（Homomorphic Encryption, HE）的方法 同态加密指的是直接对加密数据进行处理，然后再解密，得到的结果跟直接处理明文的效果相匹配。 二、基于差分隐私（Differential Privacy, DP）的方法 三、基于安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）的方法2021SC@SDUSC-SEAL全同态加密库（七）
SEAL全同态加密库（七） 一.同态的乘法 全同态乘法的具体代码如下，下面会讲述其具体过程 public void MultiplyInplace(Ciphertext encrypted1, Ciphertext encrypted2, MemoryPoolHandle pool = null) { Multiply(encrypted1, encrypted2, dest经典同态加密算法（加法与乘法）
加法同态 - Paillier算法 Pailier算法是法国密码学家Paillier于1999年欧密会上发表，该算法基于复合剩余类的困难问题，是一种满足加法的同态加密算法。 数学知识 1、Carmichael函数，当a与n互素时， a基于近似计算的同态加密方案CKKS17实现库介绍
一、简介 CKKS17方案提出了近似计算方法，方案可以对实数进行加密，这与此前均是基于整数的同态加密有很大不同。正是这一点，基于近似计算的同态加密方案可以支持现实中的大多数应用环境，具有较大发展潜力。 目前支持CKKS17方案的库主要有：HEAAN、SEAL、HElib群的单同态的推出(pushout)
以下定理在我学习低维拓扑时遇到(推出的构造来自Van Kampen定理), 但并没找到详细证明. 我在这里给出一个不那么繁琐的证明过程. Theorem 1 If \(A\to B, A\to C\) are both group monomorphisms, then the pushout \(B\to B\sqcup_{A} C, C\to B\sqcup_{A} C\) are also monomorpCINTA作业九：QR
1、证明命题11.2 证明： （1）封闭性： （2）结合律：,有： （3）单位元：易得单位元为1 （4）乘法逆元： 由费尔马小定理有 由封闭性得： 2、使用群论的方法证明定理11.1。 证明： 构造一个映射： 有 即是一种群同态 使K=ker={1,p-1},有一标准同态 由第一同构定理得 3、 即是一种同态 由定义易知联邦学习在保护隐私方面的三大技术
联邦学习在保护隐私方面的三大技术 联邦学习在保护隐私方面的三大技术：差分隐私（Differential Privacy）、同态加密（Homomorphic Encryption）、隐私保护集合交集（Private Set Intersection）。 差分隐私：用户私密数据加密后上传到平台，平台利用这些加密后的数据可以计算出用户群体的相关区块链交易隐私如何保证？华为零知识证明技术实战解析
摘要：本文通过介绍华为如何在同态加密及零知识证明框架的集成介绍来介绍了一些对金融领域交易隐私保护的思路，通过代码结和应用场景描述了zksnark如何集成到现有联盟链体系保护交易隐私。 本文分享自华为云社区《区块链交易隐私如何保证？华为零知识证明技术实战解析》，作者：麦冬爸近世代数：正规子群的同态与同构
我们要更加深入地学习同态与同构。先来学习一下那些符号： 这里要强调一下概念：同态映射不一定是满射，因此有同台映射的两个群不一定是同态，必须是要有满射的。自同态与自同构主要体现的是那个映射比较特别，毕竟群肯定和自己同态同构。 同台比一定要发生在群之间，也可以发生在“python简单LWE 加解密方案实现，支持密文同态加法以及常数乘法
本人最近开始调研和学习同态加密，由于好多知识需要系统性学习，基础的知识包括，格加密，格上困难问题及各类问题之间的归约，LWE以及RLWE 相关概念等，同态方案基本是从Gentry博士论文开始看，随后第二代（BFV、BGV），第三代（GSW）针对布尔电路或算术电路的同态加密及其改进方案不断@2021SC@SDUSC PALISADE全同态加密开源 @1 下载和安装
Files · master · PALISADE / PALISADE Development · GitLab 项目本体在gitlab上 resposity本体也非常的巨大 但是其中真正的源代码据估计在9MB以内 原因很简单 其中的417M都是.git的内容 这意味着这个算法库经过了 很多的迭代commit 对于安装和跑demo README提同态加密Paillier
一、概念 Paillier于1999年提出，是一种概率非对称加密。计算第 n 个剩余类的问题在计算上是困难的。 判定性复合剩余假设 是难解的假设，这是Paillier的基础。该方案是一个加法同态密码系统，表明仅给定公钥和m1和m2的密文，可以计算m1+m2的密文 注1：剩余类 注2：判定复合剩余假设 给定一基于数据安全，完美提供大数据能力（同态计算和联邦学习）
背景 在大数据环境中，数据的安全越来越重要，一些敏感和用户的隐私数据不能提供给其他需要数据的终端，那么怎么样在不提供数据的情况下 完成和提高数据一样的效果呢？同时又保证数据的安全呢？ 解决方案如下： 1.同态计算 2. 联邦学习 同态计算： 全同态加密,它是指在无需解密的情况下,允零知识证明 一文看懂 zkSNARK
一、零知识证明（Zero—Knowledge Proof） 1. 又叫最小暴露证明。 2. 零知识证明的定义为：证明者（prover）能够在不向验证者（verifier）提供任何有用的信息的情况下，使验证者（verifier）相信某个论断是正确的。 二、应用场景举例理解： 1. 非对称加密做身份认证 场景：小A想验证小B是否具有某个私2021-06-05
全同态加密Python接口库PySEAL 微软的SEAL全同态加密库包含BFV和CKKS两种全同态加密方案，宁波格密链的陈智罡团队开发了可将SEAL全同态加密库映射到Python上的接口，解决了机器学习库与全同态加密库对接的问题，极大的方便了机器学习领域人员使用全同态加密算法，为其它领域需要用到代数系统
思维导图 6-1代数系统的概念 n元运算 定义 二元运算的运算表 代数系统的概念 代数系统的定义 有限代数系统 同类型代数系统 6-2二元运算的性质 封闭性 可交换性 幂等性 幂等元 有幺元（单位元、恒等元） 左幺元 右幺元 6-2.1幺元的唯一性定理 设*是X上的二元运算，如果有