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摘要 同态加密技术为医疗文本分析提供了隐私保护解决方案，但现有方法在处理大语言模型时面临计算与通信瓶颈。本文提出一种融合可验证延迟压缩的同态加密大模型框架（HE-LVC），通过结构化剪枝、知识蒸馏和模型分解等协同压缩策略，结合零知识证明机制，在MIMIC-III数据集和LLaMA-7B模型上的实验表明：该方案可降低70%延迟和85%通信开销，同时保持92%以上的准确率，并通过亚秒级验证确保计算正确
密码算法在现代通信与信息安全中发挥着至关重要的作用，SM1、SM2、SM3、SM4、同态加密、密态计算、隐私计算和安全多方计算等密码算法被广泛应用于各种信息安全领域。本篇博客将会为大家介绍这些密码算法，以及它们在信息安全中的作用和应用。
最后给椭圆曲线上密钥对的生成以及公钥的验证，用户的密钥对为（s，sP），其中s为用户的私钥，sP为用户的公钥，由于离散对数问题从sP难以得到s，并针对素域和二元扩域给出了密钥对生成细节和验证方式。数据存储在云端服务器，出于合规要求，需要对数据分级并加密，用户在查询数据时，使用安全多方计算技术，保证数据查询方用户仅能得到自己需要的信息，密文状态下实现查询，本地用户解密，并且服务器端对于用户的查询的具
在当今的人工智能时代，数据就是宝藏。然而，数据在传输和处理过程中面临着诸多安全风险，比如数据泄露、被恶意篡改等。同态加密技术就像是一把神奇的钥匙，能够在保障数据安全的前提下进行数据处理。本文的目的就是详细解读同态加密技术，让大家了解它是如何为AI数据安全保驾护航的。范围涵盖了同态加密技术的基本概念、算法原理、实际应用等多个方面。
ZCBUS-异构(MySQL--Oracle)数据同步配置(发布/策略配置/订阅/数据比对)
SM1 对称密码SM1、SM2、SM3和SM4为了保障商用密码的安全性，国家密码局制定了一系列密码标准，包括：SM1（SCB2）、SM2、SM3、SM4、SM7、SM9、祖冲之密码算法（ZUC) 等。SM1、SM4、SM7、祖冲之密码（ZUC）是对称算法。SM2、SM9是非对称算法。SM3是哈希算法。SM1、SM7算法不公开，调用该算法时，需要通过加密芯片的接口进行调用。国家密码局的密码标准列表，
SEAL全同态加密开源库(七) rns剩余数系统-源码解析2021SC@SDUSC2021-11-14前言这是SEAL开源库代码分析报告第六篇，本篇将首先照例引入一些理论知识，然后本篇将开始分析整数运算部分，numth.cpp的源代码。关于其重要性，在公钥和密钥的生成、明文加密以及密文解密过程中，都需要整数的运算。举个陈智罡教授博客中的例子，假设已知明文为m，通过加密算法得到m+2r+pq，想要对
安全多方计算——隐私集合求交（PSI）
同态加密技术学习
随着ChatGPT的普及，安全transformer推理已经成为一个突出了研究主题。已有的解决方法通常是交互式的，涉及到客户端和服务端之间大量的通信负载和交互轮次。本文提出NEXUS，这是第一个用于安全transformer推理的非交互式协议，其中客户端仅需要提交一个加密输入，然后等待来自服务器的加密结果即可。NEXUS的核心是两个创新的技术：SIMD密文压缩和分解技术，以及SIMD槽折叠技术。
允许直接对密文进行计算，密文计算结果解密后和明文直接计算结果相同。
论文分享！《Efficient Batched Oblivious PRF with Applications to Private Set Intersection》--《高效批处理不经意伪随机数生成器及其在隐私集合求交中的应用》
BFV是把Bra12的LWE版本推到了RLWE版本，Bra12也可以叫做BFV。
分享论文:《Cheetah: Lean and Fast Secure Two-Party Deep Neural Network Inference》
我是研究隐私计算方向的， 主要学习的领域是应用全同态加密对已有机器学习模型进行重写，即设计基于全同态加密的机器学习算法。在阅读论文的过程中，发现许多大佬应用SIMD型全同态加密技术实现了一系列的密态卷积运算、密态矩阵向量乘法运算和密态矩阵乘法运算），然后也算是随着这些算法的提出而逐渐成长起来的，所以这里对这些算法进行一些总结。本文不介绍这些算法的性能。长期更新中。。。。。。
联邦学习和同态加密的结合为医疗数据的共享和分析提供了新的可能性，既保护了数据的隐私，又促进了医疗数据的合理利用，有助于加速医疗研究和医疗技术的创新发展。它不仅为医疗数据的安全共享和分析提供了有效的解决方案，还有助于促进医疗行业的医疗数据分析和挖掘对医疗革新至关重要，但隐私泄露仍是挑战。通过整合来自不同地区和不同医疗机构的数据，可以建立更加全面和综合的模型，提高医疗数据分析的精度和预测能力。同时，通
题目：《BatchCrypt: Efficient Homomorphic Encryption for Cross-SiloFederated Learning》——《用于Cross-Silo联邦学习的高效同形加密》Chengliang Zhang, Suyi Li, Junzhe Xia, Wei Wang, Feng Yan, Yang LiuHKUST, University of Nev
在登入或者传参的时候，为了保证信息的不公开信，有时候就需要用到加密，下面是自己封装的一套方法，可以直接使用。
基于宽参数范围忆阻混沌系统的图像加密方案的研究基于内容关联密钥的PNG图像加密算法研究基于内容关联密钥的H.265视频加密算法研究基于压缩感知的交通图像加密算法研究基于混沌系统的轻量级密钥序列设计与图像加密研究...
随着隐私保护问题的出现，研究具有数据隐私保护的机器学习模型具有重大意义。由于FHE可以提供严格的数据隐私保护，因此基于FHE实现的安全模型推理具有显著的实用性。本文针对FHE评估卷积运算提出了一种有效的算法，可以实现无论卷积核大小，该算法的计算代价都保持不变，从而在各种卷积核下将运行时间改善12—46倍。将该FHE卷积运算算法与CKKS的自举算法结合，可以在CIFAR10/100和ImageNet
捋一下BFV的一些基础问题，和之前接触的指数同态加密算法不同，第一次接触到多项式同态加密；一、基础形式：和其他加密算法相同，也具有pk和sk加密解密密钥；但是和其他传统方式不同的是，所有的加密和解密数表示都局限在多项式上，也就是所有数字都有多项式的加和来表示；例如4x2+2x+14x^2+2x+14x2+2x+1，可以说该多项式的为三项，最高次为2，最低次为零；为了保证环上的计算性，必须要对其取模
每种技术都有其独特的应用场景和挑战。在联邦学习环境中，选择哪种技术或技术组合取决于具体的应用需求、可用的计算资源、对隐私保护的要求以及对模型性能的期望。通常情况下，实际部署时可能会结合使用多种技术来平衡隐私保护与模型性能之间的关系。
CKKS的9个核心算法涵盖了从加密、解密到同态运算和数据编码的整个流程。通过这些算法，CKKS能够在加密状态下执行高效的加法和乘法操作，并且支持浮点数的同态计算，适合用于如联邦学习中对数据隐私要求较高的场景。
文章目录1 隐私计算综述2 隐私计算发展史3 加密技术概述4 同态加密的历史5 什么是同态加密6 同态加密的定义6.1 场景定义6.2 核心流程6.3 HE的分类7 同态加密库Paillier7.1 Paillier算法7.2 秘钥生成7.3 明文加密7.4 密文解密7.5 相关代码8 参考资料9 番外篇1 隐私计算综述近年来，随着大数据与人工智能的盛行，针对个人的个性化的推荐技术的不断发展，人们
秘密共享是一种重要密码学工具用于构建安全多方计算,其在诸多多方安全计算协议中被使用，例如拜占庭协议、多方隐私集合求交协议、阈值密码学等。
Bootstrapping”方法通过将解密过程本身转化为同态运算电路，并生成新的公私钥对对原私钥和含有噪音的原密文进行加密，然后用原私钥的密文对原密文的密文进行解密过程的同态运算，即可得到不含噪音的新密文。比如 Paillier 算法对加法同态，那么根据公式 (1)，其密文的求和应该等于求和后的密文，但实际情况是密文的乘积等于求和后的密文，所以我们一般只要求得到的密文结果和我们预期的计算相同，但是
如果您勾选详细模式，那么日志列表会显示每次碰撞的地址与助记词，您可以登录 小狐狸或者ok等钱包亲自去验证助记词与地址是否匹配，杜绝弄虚作假！ 但是平时为了碰撞效率卖不建议您开此功能，此功能仅限于向您展示碰撞效果。配置并勾选宏观计数模式：默认值设置为10000，也就是说每碰撞10000次， 便会显示一次日志，该模式方便您整体观测碰撞速度与进度。【不影响速度，默认开起】
由于我自己目前在misc和取证工作中，也遇到很多压缩包的问题，我个人非常喜欢做压缩包的题目，但也会遇到伪加密问题难以破解，全网ctf教程我都看完了，但是都觉得不够具体，所以我写一篇博客，希望以最具体的，实操演示的方式，向大家说明伪加密的原理，希望与大家一起进步！
随着指纹识别系统在各种商业和政府应用中的部署越来越多，指纹系统本身的安全性越来越受到关注。
群签名方案是算法组ΠGS=(Gen,Sign,Ver,Open)ΠGS=(Gen,Sign,Ver,Open)，Gen(1λ,n)Gen(1λ,n)：密钥生成算法，nnn为群成员数，输出gvkgvkgvk：群公钥，用于验签gmskgmskgmsk：主私钥，由管理员持有，用于追踪成员身份gsk=(gsk[1],⋯,g。
最近在学习同态加密相关技术，这是学习过程一点笔记，分享一下：同态加密：基于数学难题的计算复杂性理论的密码学技术。对经过同态加密的数据进行处理得到一个输出，将这一输出进行解密，其结果与用同一方法处理未加密的原始数据得到的输出结果是一样的。技术优势：使用同态加密技术，用户对密文进行运算后再解密得到的结果与直接对明文进行运算得到的结果一致，这一特性允许不可信第三方在没有私钥的情况下直接对密文进行运算，避
这个 JAR 文件包含了项目的编译代码、资源文件以及所有项目依赖的库，它是一个“含有依赖项”的 JAR 文件。：这是项目的主要 JAR 文件，它包含了项目的编译代码和资源文件，但不包括项目依赖的库。它适合用作库的发布，其他项目如果需要使用您的库，则可以将此 JAR 文件添加到它们的依赖中。由于项目中每个包的错综复杂的依赖关系，因此不建议单独进行package，比如我对mpc4j-s2pc-pso单
介绍了CKKS中的参数与具体的安全级别的关系，给出了TenSEAL中参数选择的限制
kms方案
（欢迎密码学的朋友，一起相互交流学习。 对不足之处进行指正！）最近在学习同态加密算法，正好帮导师给xxxxxx做一个关于同态加密的电子投票系统的demo。 所以就把学到的东西分享出来，欢迎同道中人一起交流讨论。什么是同态加密呢？定义：同态加密是基于数学难题的计算复杂性理论的密码学技术。对经过同态加密的数据进行处理得到一个输出，将这一输出进行解密，...
本文介绍了Javascript加密算法的基本原理和常用的加密算法，包括MD5、SHA、AES等。我们可以使用第三方库，例如CryptoJS、sjcl等，来方便地实现加密功能。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的加密算法，并注意加密过程中的安全性和性能问题。同时，也需要综合考虑多种安全措施，以最大程度地保证数据的安全性。加密算法虽然可以起到一定的保护作用，但也不要滥用加密。过度的加密会降
如果给定一个长度为 $N$ 的序列片段 $\textbf{a} = a_1a_2 \cdots a_N \in \mathbb F^N$，已知它是由线性递归关系生成的。如何计算出生成它的最短的 LFSR ？我们使用联接多项式 $f$ 以及阶数 $l$ 来描述 LFSR。我们将 $(f_N,l_N)$ 称作 $\textbf{a}$ 的**线性综合解**，如果 $f_N$ 对应的 $l_N$ 级 L
前言本节主要讨论闵可夫斯基提出的关于连续最小值的上界问题。为了简化分析过程，主要讨论满秩的格，将结果类推到非满秩的格也是同理可得。一. BLICHFELD理论对于任意满秩格和集合，满足,存在。满足。如下图所示：证明： 将S平移到基本区中，若，则存在重合点。具体分析思路如下：...
一. 约化基令为约化基，可得。当时，结论可化简为。证明：
浅析SM1、SM2、SM3、SM4、同态加密、密态计算、隐私计算和安全多方计算的概念
基于近似计算的同态加密(CKKS17)库使用介绍。
使用aircrac-ng破解密码的时候计算机会爆卡， 内存占用100%是常事， 使用Hashcat破解的时候计算机一点都不卡， Hashcat不但支持CPU破解，还支持GPU破解，利用显卡的计算能力进行极速破解，简直666。即使使用普通的CPU或GPU，每秒也能够生成1.35亿个哈希值， 我这台电脑是Mac Air，破解8位数字需要随机组合。个数字， 这个是千万级别的数字， 使用Hashcat破解
这个过程就是同态函数D来实现的，D是密文空间中的同态解密算子，即用加密的私钥sk解密密文ct，得到加密的明文Enc(m)，也就是密文ct本身。随机多项式e是服从高斯分布，大概率是非常小的，所以解密是可以被四舍五入掉（比如示例中的0.15x^2和0.04两项）。本质上，Bootstrapping的过程就是从密文ct到ct的变化，特别之处就是中间存在一步同态解密过程，消除了（累积的）噪声。定义：能在加
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