信息通信技术与政策

信息通信技术与政策

信息通信技术与政策 ›› 2022, Vol. 48 ›› Issue (8): 75-88.doi: 10.12267/j.issn.2096-5931.2022.08.012

技术与标准 上一篇    下一篇

同态加密在隐私计算中的应用综述

Homomorphic encryption protocols and applications in privacy preserving computation

邵航, 高思琪, 钟离, 傅致晖, 孟丹, 李晓林   

  1. 同盾科技人工智能研究院,杭州 311121
  • 收稿日期:2022-03-10 出版日期:2022-08-15 发布日期:2022-08-26
  • 作者简介:
    邵航 同盾科技有限公司人工智能研究院算法工程师,主要研究领域为同态加密、应用密码学、隐私计算等;|高思琪 同盾科技有限公司人工智能研究院算法工程师,研究领域包括统计理论方法、机器学习、联邦学习、多方安全计算等;|钟离 同盾科技有限公司人工智能研究院算法专家,目前负责同盾科技多方安全计算平台相关开发工作,研究方向为机器学习、联邦学习、分布式计算及密码学等;|傅致晖 同盾科技有限公司人工智能研究院联邦学习算法专家,作为核心研发人员参与知识联邦参考实现智邦平台的开发,并撰写了多篇联邦学习相关专利及论文;|孟丹 同盾科技有限公司人工智能研究院联邦学习部负责人,主要研究领域为隐私计算、联邦学习、多方安全计算等;|李晓林 同盾科技有限公司合伙人,同盾科技有限公司副总裁,人工智能研究院院长,中科院医学所智慧医疗首席科学家,知识联邦产学研联盟理事长;首创“知识联邦”理论体系,主要研究领域为隐私计算、机器学习、深度学习、分布式系统、智慧医疗等

SHAO Hang, GAO Siqi, ZHONG Li, FU Zhihui, MENG Dan, LI Xiaolin   

  1. AI Institute, Tongdun Technology, Hangzhou 311121, China
  • Received:2022-03-10 Online:2022-08-15 Published:2022-08-26

摘要:

同态加密技术是一种基于数学难题的计算复杂性理论的密码学技术,支持数据以密态方式进行计算,计算结果解密后与明文计算的结果一致,在多样化复杂应用场景中具有很好的普适性,是目前隐私计算领域的一个热点研究方向。通过对同态加密技术的发展历程以及相关的技术路线进行梳理,解析了同态加密在安全求交、隐匿查询、多方联合计算、多方联合建模等典型隐私计算应用场景的技术融合应用,并对同态加密目前广泛落地应用过程中碰到的关键问题进行分析,最后对同态加密的研究发展方向进行探讨。

关键词: 同态加密, 多方安全计算, 联邦学习, 隐私集合求交, 隐私信息检索, 隐私计算

Abstract:

Homomorphic encryption is a cryptography technology based on the computational complexity theory of mathematical problems. It supports the calculation of data under the encrypted state, and the decrypted calculation result is consistent with the plaintext calculation result. As a hot research topic in privacy preserving computation, homomorphic encryption can be used in diverse application scenarios. We first introduce the development process of homomorphic encryption and relevant technologies. We then elaborate on the use cases of homomorphic encryption in typical application scenarios, such as secure intersection, secure querying, multi-party joint computing, and multi-party joint modeling. Finally, this paper analyzes and discusses the technical challenges and some research directions of current homomorphic encryption technologies.

Key words: homomorphic encryption, private set intersection, private information retrieval, secure multi-party computation, federated learning, privacy preserving computating

中图分类号: