安全多方计算的关键技术分析

蚂蚁链跨链国际标准蚂蚁链是一种基于区块链技术的跨链解决方案，是由阿里巴巴集团旗下蚂蚁金服推出的。

其目的是建立一个连接公链、联盟链和私有链的跨链网络，为用户和企业提供更安全可靠的跨链服务。

为了让更多的区块链系统能够跨链互操作，蚂蚁链团队积极参与跨链国际标准制定，推动全球跨链互联的发展。

蚂蚁链跨链技术的特点是强调灵活性和安全性。

采取了一系列灵活与安全的技术手段，来保证跨链交互的可靠性和安全性。

具体来说，蚂蚁链的跨链方案包括以下几个关键技术：1. 异构链互通：蚂蚁链通过支持多种区块链协议和数据格式，实现异构链之间的互通性。

蚂蚁链支持跨链交易的区块链包括以太坊、比特币、超级账本、FISCO BCOS等。

2. 智能合约跨链：蚂蚁链采用区块链身份认证技术和智能合约技术，保证跨链交易的安全性和可靠性。

不同的区块链系统之间，通过智能合约来达成跨链交易。

3. 安全多方计算：蚂蚁链采用安全多方计算技术，确保跨链交易的可靠性和保密性。

该技术允许多方参与跨链交易，并在不共享数据的情况下，达成共识。

4. 轻钱包跨链：蚂蚁链采用轻钱包技术，实现不同链之间的资产转移。

用户在完成一次跨链交易后，可以在自己的轻钱包中查看和管理所有的跨链资产。

为了使蚂蚁链的跨链技术能够被广泛应用，蚂蚁链积极参与跨链国际标准制定。

截至目前，已经有多个国际标准组织和联盟开展了跨链标准的制定工作，例如IEEE、ISO、W3C 等。

蚂蚁链的技术团队与这些标准组织和联盟保持紧密联系，积极参与标准制定和讨论，推动跨链国际标准的出台。

蚂蚁链推动跨链国际标准的制定，对于全球区块链技术的发展和应用，具有重要意义。

标准化的跨链协议和框架，能够提升跨链交互的可靠性和安全性，增强区块链系统的互操作性。

这将有力促进区块链的应用落地，推进区块链技术的普及和发展。

总而言之，蚂蚁链提供了一种先进的跨链技术方案，能够实现不同区块链系统之间的互通和互操作。

同时，蚂蚁链积极参与跨链国际标准的制定，推动全球跨链互联的发展，为全球区块链发展注入强劲动力。

密文字段检索方案密文字段检索方案是一种用于在密文数据库中进行关键字搜索的技术。

它的设计目标是保护用户数据的隐私和安全，同时提供高效的搜索功能。

在这篇文章中，我们将介绍密文字段检索方案的原理和应用，以及它对数据隐私和安全的重要作用。

密文字段检索方案使用的是一种特殊的加密算法，可以将用户的数据加密后存储在数据库中。

这样，即使数据库被攻击者获取，也无法直接读取和理解数据的内容。

当用户需要搜索特定的关键字时，他们可以将关键字进行加密，并将加密后的关键字发送给数据库。

数据库使用相同的加密算法对关键字进行加密，并在加密后的数据中查找匹配的结果。

然后，数据库将匹配的结果返回给用户，并对结果进行解密，使用户能够查看和使用搜索结果。

密文字段检索方案的核心技术是同态加密和安全多方计算。

同态加密是一种特殊的加密算法，它允许在密文状态下进行计算，并在解密后得到与在明文状态下进行相同计算的结果。

安全多方计算是一种分布式计算的技术，它允许多个参与方在不暴露私密输入的情况下进行计算，并得到计算结果。

在密文字段检索方案中，数据库和用户是参与方。

用户将关键字加密后发送给数据库，数据库使用同态加密和安全多方计算的技术对关键字进行搜索，然后将匹配的结果返回给用户。

这样，即使数据库被攻击者获取，攻击者也无法获得关键字的明文和搜索结果的明文，从而保护了用户的数据隐私和安全。

密文字段检索方案在许多领域都有广泛的应用。

例如，在医疗保健领域，医院可以使用密文字段检索方案来对患者的病历进行搜索。

这样，即使医院的数据库被黑客攻击，黑客也无法获取患者的隐私信息。

在金融领域，银行可以使用密文字段检索方案来对客户的交易记录进行搜索，保护客户的隐私和交易安全。

在社交网络和电子商务领域，用户可以使用密文字段检索方案来搜索感兴趣的内容或产品，同时保护他们的个人信息。

尽管密文字段检索方案提供了强大的数据隐私和安全保护，但它也存在一些挑战和限制。

首先，由于加密和解密的计算量较大，密文字段检索方案可能会导致搜索速度较慢。

门限密码学门限密码学是密码学的一个重要分支，它涉及到如何在多个参与者之间安全地共享秘密信息。

门限密码学的主要思想是，只有当参与者的数量达到某个预设的阈值（门限）时，才能揭示或使用该秘密信息。

这种机制在保护敏感数据和增强系统安全性方面具有广泛应用。

一、门限密码学的基本概念门限密码学中的核心概念是“门限”，它表示参与者数量的最低要求。

例如，在（t，n）门限方案中，n表示总参与者数量，t表示达到秘密共享或揭示的最低参与者数量。

只有当至少t个参与者合作时，才能恢复出原始的秘密信息。

二、门限密码学的应用场景密钥管理：在大型组织或企业中，密钥管理是一个重要环节。

通过门限密码学，可以将密钥分散到多个管理者手中，确保只有当足够数量的管理者同意时，才能使用密钥。

这提高了密钥管理的安全性和灵活性。

数字签名：门限签名是数字签名的一种扩展，它允许多个用户对同一消息进行签名。

只有当足够数量的用户参与签名时，签名才有效。

这在需要多人审批或共同决策的场景中具有应用价值。

安全多方计算：门限密码学还可以应用于安全多方计算领域，允许多个参与者在不泄露各自输入信息的情况下共同完成某项计算任务。

这种技术可以应用于诸如电子投票、隐私保护数据挖掘等场景。

三、门限密码学的关键技术秘密共享：秘密共享是门限密码学的基础技术之一，它允许将秘密信息分散到多个参与者手中，只有当参与者数量达到门限时才能恢复出原始秘密。

常见的秘密共享方案有Shamir 的秘密共享和Blakley的几何秘密共享等。

门限签名：门限签名技术允许多个用户对同一消息进行签名，只有当签名者的数量达到预设的门限时，签名才有效。

这种技术可以防止恶意用户伪造签名或篡改消息内容。

安全多方计算协议：安全多方计算协议允许多个参与者在不泄露各自输入信息的情况下共同完成某项计算任务。

这些协议通常采用复杂的密码学算法和技术来保护参与者的隐私和数据安全。

四、总结与展望门限密码学作为一种保护敏感信息和增强系统安全性的有效手段，在密钥管理、数字签名和安全多方计算等领域具有广泛应用前景。

什么是多方计算加密？多方计算加密是一种保护数据隐私的方法，它允许多个参与方共享数据和进行计算，同时又不暴露数据的具体内容给任何单个参与方。

这种加密方法在当今信息社会中具有重要的应用价值，被广泛应用于金融、医疗、云计算等领域。

接下来，我们将从多方计算加密的基本原理、应用领域以及未来发展趋势等方面展开讨论。

一、多方计算加密的基本原理多方计算加密通过引入密钥分离和加密计算等技术手段，实现了数据共享和计算的安全性。

具体而言，多方计算加密包括以下几个关键步骤：1. 密钥分离：为了保护数据的隐私，多方计算加密采用了一种称为密钥分离的技术。

它将数据的加密密钥分割成多个部分，并分配给不同的参与方，使得每个参与方都只能获取到部分密钥信息，而无法还原出完整的密钥。

2. 安全计算：在多方计算加密中，为了保护数据的计算过程，参与方需要执行一系列的安全计算步骤。

这些计算步骤通过使用密钥分离技术生成的部分密钥来执行，以确保计算结果的正确性和安全性。

3. 加密通信：为了保证数据的传输过程中不受到窃听和篡改的影响，多方计算加密还采用了加密通信技术。

通过使用公钥和私钥对数据进行加密和解密，参与方之间可以安全地传输加密数据，同时保持数据的机密性。

二、多方计算加密的应用领域多方计算加密在许多领域都有着广泛的应用。

以下是多方计算加密常见的应用领域：1. 金融行业：多方计算加密在金融行业中可以用于保护客户的个人隐私和交易数据。

银行和金融机构可以通过多方计算加密，将客户的敏感数据进行分析并生成报告，以帮助客户做出更好的投资决策，同时保护客户的隐私不受到泄露。

2. 医疗领域：多方计算加密在医疗领域中可以用于保护患者的个人医疗数据。

医疗机构可以通过多方计算加密，将患者的医疗数据共享给不同的医生和科研人员，以提高医疗服务的质量和效率，同时保护患者的隐私不受到侵犯。

3. 云计算：多方计算加密在云计算领域中可以用于保护用户的数据隐私和云服务提供商的商业机密。

基于全同态加密的安全多方计算探讨作者：李习习胡业周来源：《电脑知识与技术》2020年第21期摘要：随着云计算的发展与应用，数据的隐私保护越来越受到人们的关注。

而全同态加密这一密码学原语的提出，为数据的隐私计算提供了一个强有力的工具。

另一方面，安全多方计算允许人们共同计算一个函数得到想要的结果而不泄露自己的私有数据，在现实生活中有着众多的应用。

研究发现全同态加密可以作为安全多方计算协议的构建模块，且在LWE的假设下，协议在面对一个半恶意的敌手是安全的，进一步，在CRS模型下可由非交互的零知识证明将协议转换成面对恶意敌手也是安全的。

关键词：全同态加密;安全多方计算;LWE;（半）恶意敌手;CRS模型中图分类号：TP309.7 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）21-0019-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1 引言云计算作为一种新的计算方式，在生产生活中扮演着重要的角色，当用户将自己的私有数据上传到一个不可信的云服务器上进行计算，如何能够保证数据不会泄露，这给云计算的应用带来巨大的挑战。

随着量子计算机的不断发展，一些传统的加密体制在量子计算机面前将会变得不再安全，如RSA，EIGa-mal等。

后量子时代的到来迫切需要能够抵抗量子计算攻击的密码体制，如基于纠错码的公钥密码体制，基于格的公钥密码体制等。

全同态加密（FHE）的出现上述问题提供了一个很好的解决方案，FHE的一个显著特征就是允许对密文直接进行计算操作，解密结果相当于对明文做同样的计算操作，即：如，（f （Enc（m1），Enc（m2），…，Enc（mn）=f（m1，m2，...'mn）。

安全多方计算的提出允许人们在不揭露自身的数据而安全的计算出一个函数，参与方除了最终的计算结果得不到任何其他的信息。

自1986年姚期智構造一个基于混淆电路的安全多方计算协议以来[1]，安全多方计算得到了快速地发展。

2012年，LOPEZ-AltA等人提出多密钥（MFHE）全同态加密的概念并基于NUTR构造了第一个MFHE方案[2]，很自然的，以MFHE为基础，可以创建一个安全多方计算协议。

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。

近年来，我国政府、企业、科研机构都投入了大量的精力开展大数据相关的研究工作，大数据在政策、技术、产业、应用等方面均获得了长足发展。

大数据是信息化发展的新阶段。

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。

近年来大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著发展。

在政策层面，大数据的重要性进一步得到巩固。

党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势，对我国实施国家大数据战略提出了更高的要求。

在技术层面，以分析类技术、事务处理技术和流通类技术为代表的大数据技术得到了快速的发展。

以开源为主导、多种技术和架构并存的大数据技术架构体系已经初步形成。

大数据技术的计算性能进一步提升，处理时延不断降低，硬件能力得到充分挖掘，与各种数据库的融合能力继续增强。

在产业层面，我国大数据产业继续保持高速发展。

权威咨询机构 Wikibon 的预测表示，大数据在 2022 年将深入渗透到各行各业。

在应用层面，大数据在各行业的融合应用继续深化。

大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的“甜头”。

利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等，这非但大大拓展了大数据企业的目标市场，更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。

随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘，融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。

在利用大数据提升政府管理能力方面，我国在 2022 年出台了《政务信息系统整合共享实施方案》、《政务信息资源目录编制指南(试行)》等多项政策文件推进政府数据汇聚、共享、开放，取得了诸多发展。

安全多方计算在保密通信中的应用在当今数字化时代，信息的安全和隐私保护变得愈发重要。

随着通信技术的飞速发展，人们在享受便捷交流的同时，也面临着信息泄露的风险。

安全多方计算作为一种新兴的密码学技术，为解决保密通信中的诸多难题提供了有效的解决方案。

安全多方计算是指在不泄露各方私有输入信息的前提下，多方共同参与计算并完成特定的函数功能。

简单来说，就是多个参与方在保护各自数据隐私的情况下，协同完成一项计算任务，并确保计算结果的准确性和保密性。

在保密通信中，安全多方计算有着广泛的应用场景。

例如，在金融领域，银行之间可能需要在不泄露客户账户信息的情况下，进行风险评估和信用分析。

通过安全多方计算技术，各方可以在保护自身数据隐私的同时，共同计算出所需的结果，为决策提供支持。

再比如，在医疗领域，不同医院之间可能需要共享患者的某些数据以进行疾病研究或医疗方案的优化。

但患者的个人医疗信息属于敏感隐私，不能随意泄露。

利用安全多方计算，医院可以在不暴露患者具体数据的情况下，共同分析和挖掘有用的信息，从而推动医疗技术的发展。

在实现安全多方计算的过程中，涉及到一系列关键技术和算法。

其中，同态加密是一种常用的技术手段。

同态加密允许在密文上进行特定的计算操作，其结果与在明文上进行相同计算操作后再加密的结果相同。

这样，参与方就可以在加密数据上进行计算，而无需解密，从而保证了数据的安全性。

另一个重要的技术是秘密共享。

将秘密信息拆分成多个份额，并分发给不同的参与方。

只有当足够数量的份额被组合在一起时，才能恢复出原始的秘密信息。

这种方式可以有效地防止单个参与方泄露秘密。

此外，零知识证明也是安全多方计算中的重要组成部分。

它允许一方在不向另一方透露任何额外信息的情况下，向对方证明自己知道某个秘密或拥有某种权限。

然而，安全多方计算在实际应用中也面临着一些挑战。

首先是计算效率问题。

由于需要进行复杂的加密和解密操作，以及多方之间的交互和协调，计算过程往往较为耗时，这在一些对实时性要求较高的场景中可能会受到限制。

安全多方计算的专利技术综述摘要：随着网络以及分布式计算的飞速发展，多方协同计算的计算方式越来越引起人们的极大兴趣。

而协同计算过程中对数据隐私的保护也是不得不考虑的问题，安全多方计算由此而来。

技术专利的布局情况能够有效的反映技术的发展现状和发展趋势，对相关技术人员研究方向和专利布局策略的制定具有很强的指导意义。

关键词：安全多方计算；不经意传输；秘密分享；零知识证明；混淆电路；专利0 引言安全多方计算最早是由姚启智院士在1982年时提出的百万富翁问题引出的。

它解决了在互不信任的参与方之间联合计算一个函数的问题。

安全多方计算填补了密码学领域中的一块重要版图即“密文计算”[1]。

1 安全多方计算技术基本概念安全多方计算主要研究参与方在保持自己的输入隐私的情况下如何共同完成某个计算任务，使得各方除了得到计算的结果以外不会泄露自己的隐私数据信息。

具体而言，安全多方计算中，n个计算参与方分别持有数据x1、x2，…，xn,协议目的是利用各方秘密数据计算一个预先达到共识的函数y1…yn=f（x1、x2，…，xn），此时任意一方可以得到对应的结果y­i，但无法获得其他任何信息。

2 安全多方计算技术专利分析为研究国内外安全多方计算领域专利申请的现状，本研究选择Himmpat数据库，检索文献涵盖了公开日或公告日在2023年1月1日之前的全球发明和实用新型专利申请。

选用的关键词为安全多方计算、不经意传输、秘密分享、零知识证明、混淆电路，对应的英文关键词Secure Multi-Party Computation、secret sharing、obvious transfer、zero-knowledge proof、Garbled Circuit。

基于检索到的专利文献进行数据提取、筛选及归纳，重点从专利申请量趋势分布、专利申请的地域分布、专利技术领域分布、技术分支代表专利四个角度对检索结果进行分析。

2.1 专利申请量趋势分析图1 全球专利申请量趋势图2 我国专利申请量趋势检索截至2022年12月，检索结果经简单同族合并后并人工筛查后涉及安全多方计算的全球专利申请共计5225条。