同态加密

【隐私计算篇】全同态加密应用场景案例（隐私云计算中的大模型推理、生物识别等）最近因为奖项答辩，一直在忙材料准备，过程非常耗费时间和精力，很难有时间来分享。不过这段时间虽然很忙碌，但这期间有很多新的收获，特别是通过与领域内专家的深入交流和评审过程，对密码学和隐私计算领域有了更深层次的理解。此外，也体会到工作中严谨和科学的工作方法的重要性。

【隐私计算】隐语HEU同态加密算法解读HEU: 一个高性能的同态加密算法库，提供了多种 PHE 算法，包括ZPaillier、FPaillier、IPCL、Damgard Jurik、DGK、OU、EC ElGamal 以及基于FPGA和GPU硬件加速版本的Paillier版本。

Transcipher：从对称加密到同态加密本文介绍了Transcipher的概念。在Transcipher的框架下，用户使用高效的对称加密，对自己的数据进行加密，然后将密文和私钥的同态加密密文传输给服务器。服务器进行同态解密，得到用户数据同态加密的密文。Transcipher通过将计算开销移到服务端，降低了用户的加密开销和密文传输的开销，对于提升用户-服务器模型的同态加密应用具有重要的意义。近些年，在密码学三大会议都有相应的论文。

密码学承诺原理与应用 - 概览作者：@warm3snow https://github.com/warm3snow 微信公众号：密码应用技术实战博客园首页：https://www.cnblogs.com/informatics/ 标签：技术分享模板

同态加密明文矩阵乘密文向量优化：BSGS小步大步法本文介绍如何使用小步大步（Baby-Step-Giant-Step，BSGS）优化RLWE同态加密的明文矩阵和密文向量的乘法。使用 n × n n\times n n×n明文矩阵的对角打包和BSGS，可以将密文旋转的次数降低为 O ( n ) O(\sqrt{n}) O(n ).

初探全同态加密1 —— FHE的定义与历史回顾在开始之前，我们先温习一下最最传统的加密体系。构建一个加密系统，往往都需要一个密钥 Key。通过这个密钥，我们可以一头把明文的信息加密成密文，然后在另一头通过密钥再把密文变回原来的样子。如果没有这个 Key 的话，其他的人很难知道我们到底传递了什么信息。上文的图例基本展示了所有常见加密体系的全貌。所有的加密体系，如果用比较正式的描述方法，无疑是做了三件事：

【隐私计算】Paillier半同态加密算法HE是一种特殊的加密方法，它允许直接对加密数据执行计算，如加法和乘法，而计算过程不会泄露原文的任何信息。计算的结果仍然是加密的，拥有密钥的用户对处理过的密文数据进行解密后，得到的正好是处理后原文的结果。

Python实现Paillier同态加密算法Paillier加密算法是由Pascal Paillier在1999年提出的一种基于计算复杂性的概率性加密算法。它是一种同态加密算法，具有加法同态性，这意味着两个密文相乘的结果解密后等于两个明文相加的结果。Paillier加密算法在隐私保护、数据安全和云计算中应用广泛。本文将详细介绍Paillier加密算法的原理，并使用Python以面向对象的方式实现其加密和解密操作，最后结合一个场景演示其应用。

同态加密和SEAL库的介绍（十）CKKS 参数心得 2写在前面：本篇继续上篇的测试，首先针对密文深度乘法情况，虽然密文乘法本就是应该尽量避免的（时间和内存成本过高），更不用说深度乘法了，但是为了测试的完整性，还是做一下方便大家比对。其次是关于参数设置对内存占用的影响，这个十分重要，因为我们在跑模型的时候，经常进程被 kill，因为确实是密文出乎意料的大，后面根据测试数据大家就能看出来。

同态加密和SEAL库的介绍（八）性能本篇会对比三种加密方案，同时每种方案配置三种参数。即九种情况下的各个操作的性能差异，为大家选择合适的方案和合适的参数提供参考。表格中所有时长的单位均为微妙，即。当然数据量比较大，为了方便大家查找，按照不同级别标题进行了区分，便于跳转。

Apple在Swift中引入同态加密--->更多内容，请移步“鲁班秘笈”！！<---在计算过程中确保数据隐私和安全性很重要，尤其是在使用云服务。传统的加密方法要求在处理数据之前对数据进行解密，使其面临潜在风险。同态加密是隐私计算的分支，允许在不泄露底层信息的情况下对加密数据进行计算。

同态加密和SEAL库的介绍（二）BFV 基础方案实现写在前面：本篇具体讲解如何使用 BFV 加密方案对加密的整数进行简单的计算（一个多项式评估），来源是官方提供的示例。BFV 是比较常见的方案，在很多大模型推理的时候，都是将浮点数的权重和输入变换成整数后用 BFV 方案来实现。

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【web3.0】Web3 开发教程与代码资源:探索如何在Web3项目中开发应用Web3，作为区块链技术和互联网融合的产物，正逐步重塑我们对数字世界的理解与交互方式。它不仅仅是一个技术概念，更是一个去中心化、用户主权的网络愿景，旨在通过智能合约、去信任的交易和加密货币等技术手段，为用户提供前所未有的数据安全性和经济自主权。本教程将引导你从零开始，了解Web3的基本概念，并通过实际代码示例探索如何在Web3项目中开发应用。

【密码学基础】基于LWE（Learning with Errors）的全同态加密方案学习资源：全同态加密I：理论与基础（上海交通大学郁昱老师）全同态加密II：全同态加密的理论与构造（Xiang Xie老师）

企业如何安全的使用U盘U盘（USB闪存盘）的优点主要包括：U盘凭借其便携性、高速传输、无机械部件、低功耗、价格低廉、兼容性好、数据安全性、即插即用、存储容量大和多样化的功能，成为了现代人日常生活和工作中非常实用的存储工具。

【Java】数据加密密码学是一门研究如何保护信息安全的学科。它的历史可以追溯到几千年前的古代。古代人们已经开始使用各种加密技术来保护重要信息。以下是一些古代的密码学方法：

第十三期Big Demo Day亮点项目：CCarbon重塑碳交易生态，助力全球绿色发展第十三期Big Demo Day活动即将于2024年5月28日在香港数码港的CyberArena隆重举行。我们荣幸地宣布，利用区块链技术优化全球碳交易CCarbon项目将亮相，参与精彩的项目路演。本次活动由ZeeprLabs、BiKing Exchange、Gather冠名赞助，Central Research主办，Techub News联合主办，并得到数码港、852Web3等众多机构的鼎力支持。

全同态加密生态项目盘点：FHE技术的崛起以及应用撰文：Chris，Techub News在当今数字化的时代，隐私保护已成为一个全球性的焦点话题，特别是在加密货币和区块链技术快速发展的背景下。虽然当前的隐私技术在保护数据安全方面多有欠缺，引发了广泛的关注和批评，但隐私保护的理想仍旧吸引着科技界和投资者的目光。全同态加密（FHE）作为一种先进的密码学技术，承诺能在完全保密的条件下进行复杂计算，为隐私保护领域带来了新的希望。

Lattigo入门学习3先简单回顾，CKKS（Cheon-Kim-Kim-Song）加密方案是一种在同态加密领域中广泛应用的方案，特别是在处理实数和复数上的计算时表现出了优异的性能。CKKS方案允许对编码后的近似实数或复数进行加密，然后进行同态加密操作（如加法和乘法），最后能够解密出一个近似的结果。这种加密方案特别适合用于需要处理大量实数数据的机器学习和数据分析场景。

山登绝顶我为峰 3(^v^)3

Universal Thresholdizer：将多种密码学原语门限化参考文献：[BGG+18] 首先给出了 threshold fully homomorphic encryption (ThFHE) for any class of access structures 的接口以及相关属性的定义。这个定义是中心化的，它有一个可信的 Setup 阶段，用于生成公私钥对以及分发私钥。