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题目多方安全计算经典问题整理摘要数据挖掘可以帮助人们在纷繁多样的数据中找出隐晦的有用信息，并且已经在电信、银行、保险、证券、零售、生物数据分析等领域得到了广泛的应用。
然而，就在数据挖掘工作不断深入的同时，数据隐私保护问题也日益引起人们的广泛关注，如何在保护数据隐私的前提下进行数据挖掘已经成为当前亟待解决的一个问题。
本报告选取隐私保持数据挖掘中的多方安全计算领域进行相关的整理工作，罗列了多方安全计算领域中较为经典的姚式百万富翁问题、安全电子选举问题以及几何位置判定问题。
一方面，在翻阅文献的基础上为这些问题筛选出前人给出的相对简洁易懂的解决方案；另一方面也对文中所展示的解决方案从时间复杂度、应用范围的局限性以及潜在安全隐患等角度进行了评价。
另外，本报告也对各个问题中有待进一步研究解决的问题进行了简单的阐述，以起到抛砖引玉的效果。
在报告的最后，也谈及了自己这门课程的上课感受。
感谢学院开设的这门课程，感谢授课的各位老师，让我在较短的时间内得以大致了解当前数据库领域中所出现的一些前沿性的成果和问题，着实获益匪浅！希望这种类型的课可以继续办下去，越办越好！关键词：多方安全计算；百万富翁；电子选举；几何位置判定目录1引言 (1)2多方安全计算概述 (1)3百万富翁问题 (2)3.1姚式百万富翁问题解决方案[1] (2)3.1.1方案定义 (2)3.1.2方案评价 (2)3.2基于不经意传输协议的高效改进方案[8] (3)3.2.1不经意传输协议 (3)3.2.2改进方案 (3)4安全电子选举问题 (4)4.1选举模型 (4)4.2多选多的电子选举方案[14] (5)4.2.1方案定义 (5)4.2.2方案评价 (5)5保护私有信息的几何判定问题 (6)5.1安全点积定义 (6)5.2安全点积协议 (6)6小结 (7)7课程感受.................................................................................................错误!未定义书签。
安全多方计算在数据共享中的作用一、安全多方计算概述安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMC）是一种密码学技术，它允许多个参与方在保护各自输入隐私的前提下，共同计算某个函数的结果。
这种技术的核心价值在于，它能够在不泄露各自数据的情况下，实现数据的联合分析和处理，从而解决了数据共享中的隐私保护问题。
1.1 安全多方计算的核心概念安全多方计算的核心概念包括隐私保护、正确性和可扩展性。
隐私保护指的是在计算过程中，除了最终的计算结果外，任何参与方都无法获得其他方的输入数据。
正确性则是指计算结果的正确性，即使在部分参与方不诚实的情况下，也能确保结果的正确性。
可扩展性则涉及到SMC 技术能够适应不同规模的参与方和计算任务。
1.2 安全多方计算的应用场景安全多方计算的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 联合数据分析：多个企业或机构可以在不共享原始数据的情况下，联合进行数据分析，以获得更深入的业务洞察。
- 隐私保护投票：在投票或民意调查中，SMC可以确保投票者的隐私，同时计算出准确的投票结果。
- 医疗数据共享：医疗机构可以在保护患者隐私的前提下，共享医疗数据进行疾病研究和药物开发。
二、安全多方计算的技术基础安全多方计算的技术基础是一系列复杂的密码学协议和算法，这些技术和方法构成了SMC的核心。
2.1 密码学基础安全多方计算依赖于密码学的一些基本概念和工具，如秘密共享、同态加密、零知识证明等。
这些工具使得在不直接交换数据的情况下，也能进行有效的计算。
2.2 秘密共享技术秘密共享是一种将秘密分割成多个份额，并将这些份额分配给不同参与方的技术。
只有当足够多的份额被组合在一起时，才能恢复出原始的秘密。
这种技术是实现SMC 中隐私保护的关键。
2.3 同态加密算法同态加密是一种特殊的加密方法，允许对加密数据进行特定的计算操作，而不需要解密。
这样，参与方可以在不暴露自己数据的情况下，对数据进行联合计算。
利用“多”的安全多方计算贾伊迪普动态Vaidya计算机系科学与CERIAS普渡大学250 N大学圣西拉斐特在479072066jsvaidya@克里斯克利夫顿计算机系科学与CERIAS普渡大学250 N大学圣西拉斐特在479072066clifton@摘要安全多方计算实现与各方数据计算的全球协作功能，同时他们的私人数据并没有被透露。
在折痕关于敏感数据的计算机联网，以及提高处理数据能力，整合和利用这些数据的方法下，使时间实际安全多方计算的时机已经成熟。
本文调查的办法是给出了一个方法，即一个有效的协议，为双方使用不受信任的第三方，可用于构建一个高效率的同辈对同辈安全的多方协议。
分类和主题描述K.4.4 [计算机与社会]：电子商务安全一般条款安全关键词隐私，多方计算，分布式安全计算1。
引言在增强的隐私和安全的新时代意识作用下，安全的分布式计算正在获得越来越多的张力。
大量存在的情况下，各个方面有本地数据，并希望分享这些数据获取全球有益的成果。
但这种愿望往往冲突，共享和整合这些数据可能侵犯隐私权的限制。
理论结果显示它可以安全地计算几乎所有功能没有透露其他以外的任何输出。
然而，在实际执行此计算方式是另一个问题。
一般方法是对复杂的操作效率超过大型数据集。
这促使许多领域对安全协议的研究计算的实际效率。
重点一直是计算效率，沟通效率，或两者兼而有之。
大部分工作已经在两党协议，都是可证明安全和有效的。
有三个或更多（越来越多的）当事人，挑战（和所谓的机遇）变得更加困难。
但是，有希望。
我们提出一个方法，其中，通过使对某些假设有什么可以做得到，不能透露，我们充分利用在多方计算各方很多种。
建议对所有问题的具体解决方案是一个非常艰巨的任务。
与其这样，我们提出一个有效的方法，允许多解的产生提供。
•安全两方解决问题的存在。
•未成熟，和可量化的，额外的信息集是可以被发现。
我们首先是安全多方计算和有关工作的讨论简短评论。
在第3节，我们给出一个通过安全多方计算执行的隐私限制非正式的定义，并说明各种办法，争取多方计算。
