同态加密是密码学领域自1978年以来的经典难题，也是实现数据隐私计算的关键技术，在云计算、区块链、隐私计算等领域均存在着广泛的应用需求和一些可行的应用方案。 本文首先介绍同态加密的基本概念、研究进展以及标准化进展，然后对主流的乘法/加法半同态加密算法和全同态加密算法及其工程实现情况进行概述，最后对同态加密在各领域的应用场景进行分析。 一、同态加密概述 1、基本概念 同态加密（Homomorphic Encryption, HE）是指满足密文同态运算性质的加密算法，即数据经过同态加密之后，对密文进行特定的计算
同态加密（Homomorphic Encryption, HE）是指满足密文同态运算性质的加密算法，即数据经过同态加密之后，对密文进行特定的计算，得到的密文计算结果在进行对应的同态解密后的明文等同于对明文数据直接进行相同的计算，实现数据的“可算不可见”。同态加密的实现效果如图1所示。
---- 新智元报道 编辑：桃子 拉燕 【新智元导读】今天，ACM官方公布了2022年哥德尔奖的得主，以表彰3位加密学大佬对全同态加密系统做出的杰出贡献。 2022哥德尔奖公布了！ ACM算法与计算理论兴趣组(SIGACT)宣布，2022年哥德尔奖授予Craig Gentry，Zvika Brakerski以及Vinod Vaikuntanathan，表彰其对密码学做出的革命性贡献。 加密大神Craig Gentry获奖 Craig Gentry Craig Gentry是一位美国计算机科学家
最近领导安排研究下大数据的安全，计算机安全是个系统工程，分很多层面： 1）硬件安全 2）应用软件安全 3）操作系统安全 4）数据库系统安全 5）网络安全技术 涉及到具体的技术又有： 1）密码技术 2）计算机病毒&防范 3）防火墙技术 4）黑客的攻击和防范 等等。 大数据技术除了传统的系统级别，软件级别的安全外，我觉得要重点关注数据的安全和隐私。 数据安全有一个很有意思的加密方法，这种方法叫同态同态加密。 同态加密是指2009年，IBM公司的克雷格·金特里（Craig Gentry）发表了一篇文章，公布了一项
【引】走近任何一个领域，都会发现自己的渺小和微不足道，会越发地敬畏技术和未知，隐私计算也不例外。读了一点儿文章和paper，觉得还是ACM 上的这篇综述（https://queue.acm.org/d
当前，大型语言模型（LLM）被广泛运用于各种应用中。然而，这种使用情境下存在一种两难抉择：如何在保护模型所有者的资产和确保用户数据隐私之间取得平衡。在2024年RSA大会上，来自Zama的技术人员Benoit Chevallier-Mames与Jordan Frery分享了他们如何利用全同态加密（FHE）技术，进一步保护用户与模型供应商的知识产权和隐私。他们展示了这种方法的可行性和实用性，旨在为LLM服务提供更加全面的安全支持。
Duality Technologies成立于2016年，总部位于美国马萨诸塞州剑桥市，由著名的密码专家和数据科学家联合创立。公司致力于研究大数据/云环境下的数据安全与隐私保护技术，为企业组织提供了一个安全的数字协作平台，目前在美国和以色列开展业务。目前获得了由Team8领导的400万美元投资。2019年入选RSA大会的创新沙盒前十强，成为两家入选的数据安全公司之一（另一家是Wirewheel公司）。
同态加密（Homomorphic encryption）是一种加密形式，它允许人们对密文进行特定形式的代数运算得到仍然是加密的结果，将其解密所得到的结果与对明文进行同样的运算结果一样。换言之，这项技术令人们可以对加密的数据进行处理，得出正确的结果，而在整个处理过程中无需对数据进行解密。同态加密的实现效果如图所示。
联邦学习（Federated Learning）是一种由多方参与的联合计算技术，多方在不泄漏各自隐私数据的前提下，完成模型的训练与推理。
密码学是区块链技术的核心。所有交易信息都被编码进区块当中，而这些区块连接在一起则形成区块链结构。
在各行各业，不难想象这样的场景，A 公司拥有大量数据，然而其并没有人力或计算能力对这些数据进行分析处理，因此，A 公司希望购买 B 公司的计算服务对数据进行处理，但是，A 公司不希望 B 公司获取这些数据的具体信息，因此，如果可以将数据进行加密，再传递给 B 公司进行处理，则可以满足 A 公司的所有需求。因此，在这样的场景下，我们需要一套加密体系，对密文执行的一些运算操作，可以等效为对明文执行的运算。
导语: GBDT（或XGBoost）算法是一种十分流行的树集成学习算法，不但是数据科学竞赛的常胜工具，在工业界的具体业务场景也有广泛的落地场景。然而，近年来用户隐私数据保护条例逐渐完善，“数据孤岛”逐渐形成，不但数据难以收集，不同公司或团队之间的数据也难以共享，这直接影响着机器学习模型的效果。为了应对这个问题，联邦学习技术逐渐进入人们的视线。本文聚焦腾讯自研的联邦学习平台Angel PowerFL中纵向联邦GBDT算法实现，介绍纵向联邦GBDT算法的原理和流程，并讲解相关的优化技术。 梯度提升决策树算法
同态加密（Homomorphic Encryption）是很久以前密码学界就提出来的一个Open Problem。早在1978年，Ron Rivest, Leonard Adleman, 以及Michael L. Dertouzos就以银行为应用背景提出了这个概念[RAD78]。对，你没有看错，Ron Rivest和Leonard Adleman分别就是著名的RSA算法中的R和A。至于中间的S，Adi Shamir，现在仍然在为密码学贡献新的工作。
多头贷问题是网络小额贷款平台放款时所要考虑的一个重要问题。假设银行A有一潜在贷款客户小张，银行A为了足够多的了解小张的信用情况，希望向其他多家银行查询小张贷款情况或信用记录。但因为害怕其他银行抢走该客户，所以银行A不希望泄露自己在查询小张这一事实。是否可以通过技术手段解决银行A的诉求？答案是肯定的，即图1漫画中的“隐私信息检索技术”——一种不泄露查询条件和查询结果的加密技术。
为了保护用户聊天记录的隐私，2019年，Facebook就计划推出端到端加密技术（end-to-end encryption，E2EE）。
为了解决现有隐私保护计算技术不适用于深度神经网络在线学习任务以及部分隐私保护计算工具的性能问题，香港科大智能网络与系统实验室iSING Lab和国内隐私计算算力提供商星云 Clustar 合作,提出了一种隐私保护在线机器学习场景下的新框架——Sphinx。 论文题目为《Sphinx: Enabling Privacy-Preserving Online Learning over the Cloud》, 作者为 Han Tian, Chaoliang Zeng, Zhenghang Ren, Di Chai
被纳入新基建的区块链，以数据不可篡改、可公开监管、便于查证的特性，广泛应用于有多方参与的系统中，为多方交互的信息(行为、数据等)提供可靠的存证。那么，在信息上链接受公开监管的同时，能否为信息提供隐私保护呢？隐私保护的数据又如何能验证其可靠性呢？腾讯云区块链使用同态加密、零知识证明、可信计算等技术，为区块链上数据隐私和行为可靠性提供了多方位的保障，并且提供了对国密算法的支持，在金融、政务等场景中可以选择适配SM2-SM3国密证书套件，完美对接国标、行标。那么腾讯云区块链究竟是怎么做到同时兼顾隐私性、可靠性的呢？
被纳入新基建的区块链，以数据不可篡改、可公开监管、便于查证的特性，广泛应用于有多方参与的系统中，为多方交互的信息(行为、数据等)提供可靠的存证。那么，在信息上链接受公开监管的同时，能否为信息提供隐私保护呢？隐私保护的数据又如何能验证其可靠性呢？腾讯云区块链使用同态加密、零知识证明、可信计算等技术，为区块链上数据隐私和行为可靠性提供了多方位的保障，并且提供了对国密算法的支持，在金融、政务等场景中可以选择适配SM2-SM3国密证书套件，完美对接国标、行标。那么腾讯云区块链究竟是怎么做到同时兼顾隐私性、可靠
随着信息技术的高速发展，作为保障信息安全的重要手段，密码技术已经逐渐渗透到我们信息生活的方方面面，无论是浏览网页、即时通讯聊天，还是银行转账和智能家居等等，都涉及了密码技术的使用。2021年11月《个人信息保护法》（以下简称《个保法》）正式实施，《个保法》第五十一条明确要求个人信息处理者采取加密等安全技术措施，确保确保个人信息处理活动符合法律、行政法规的规定，并防止未经授权的访问以及个人信息泄露、篡改、丢失。事实上，密码技术除了在个人信息的传输与存储等环节作为安全保障措施外，也是个人信息去标识化/匿名化的有效方式。
安全多方计算 安全多方计算起源于1982年姚期智的百万富翁问题。后来Oded Goldreich有比较细致系统的论述。 姚氏百万富翁问题是由华裔计算机科学家、图灵奖获得者姚启智教授首先提出的。该问题表述为：两个百万富翁Alice和Bob想知道他们两个谁更富有，但他们都不想让对方知道自己财富的任何信息。该问题有一些实际应用：假设Alice希望向Bob购买一些商品，但她愿意支付的最高金额为x元；Bob希望的最低卖出价为y元。Alice和Bob都非常希望知道x与y哪个大。如果x>y，他们都可以开始讨价还价；如果z
12月9日，2022年iDASH国际隐私计算大赛结果正式公布，腾讯Angel PowerFL联队凭借最优的模型效果和较快的推理速度获得最高综合得分，斩获同态加密赛道冠军。从两年前首次参赛到现在，腾讯已经连续获得2020年可信计算赛道冠军和2021年联邦学习赛道冠军，赢得了iDASH隐私计算大赛“三连冠”，这在国内尚属首次！ 同时，在多方安全计算（MPC）赛道和可信计算（SGX）赛道上，腾讯Angel PowerFL联队也分别取得了第二和第三的好成绩。 历年来，同态加密赛道一直是iDASH比赛中最受关注和角逐
诚为读者所知，数据出域的限制约束与数据流通的普遍需求共同催生了数据安全计算的需求，近一两年业界又统将能够做到多方数据可用不可见的技术归入隐私计算范畴。粗略来说，隐私计算可分为以联邦学习为代表的机器学习类升级方案、以可信硬件为基础的可信执行环境类方案和以密码学相关技术为核心的多方安全计算类方案。
隐匿查询具体来说，是指在查询方不暴露查询意图，同时又能保护数据方提供方数据库中其他数据的情况下获得得相关查询结果。
题图摄于北京奥林匹克森林公园 相关文章： 联邦学习：人工智能的最后一公里 KubeFATE: 用云原生技术赋能联邦学习(一) 用FATE进行图片识别的联邦学习 （本文经授权转发自FATE开源社区公众号，略有删节） 近日，微众银行首席人工智能官杨强教授结合最新发布的《联邦学习白皮书v2.0》，对联邦学习研究与应用价值展开了最前沿的讨论和分享。 联邦学习作为当前人工智能尤其是AI金融领域，最受工业界和学术界关注的研究方向之一，有哪些前沿研究与应用？欢迎戳下方视频回顾精彩回放，同时直播PPT内容也上传到了公
隐私计算，又称隐私保护计算（Privacy-Preserving Computation），是指基于一套融合密码学、信息论、分布式计算、安全硬件、数据科学等多学科技术，能对处于加密或非透明状态的数据进行计算的技术体系。常见隐私计算技术包括了多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、同态加密、差分隐私等，通过应用隐私计算技术，企业用户能在提供数据隐私保护的前提下，实现数据在流通共享中的“可用不可见”。
注意：本文讨论了最前沿的密码学技术，旨在提供一种利用「Julia Computing」进行研究的视角。请不要将文中的任何示例用于生产应用程序。在使用密码学之前一定要咨询专业的密码学专家。
近年来，随着数据安全和隐私保护的要求越来越严格，数据孤岛的问题越来越严重，阻碍了AI模型训练的进一步发展，因此隐私计算相关的研究和实践逐渐成为了一个热门的方向。很多机构和学者投入到了隐私计算赛道中。在众多的隐私计算算法中，隐私保护逻辑回归算法是在实践中用的更多的，因为其简单性、鲁棒性、良好的可解释性等优势，它已经被广泛应用于广告点击率预测，信用违约模型和反欺诈等应用中。
这些支撑业务的技术组合能够在数据的处理生命周期中增强和保护数据的隐私，从而有效解决面临全球监管挑战的组织以及比以往任何时候都更重视隐私的客户群的重要需求。
据不完全统计，在近两年的时间内，因违法GDPR而被开出的罚单规模达到了1.26亿美元，其中最大的一张罚单是由法国政府对谷歌开出的5700万欧元的罚单。
随着大数据的进一步发展，重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势，同时，大多数行业数据呈现数据孤岛现象，如何在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下，进行跨组织的数据合作是困扰人工智能从业者的一大难题。而“联邦学习”将成为解决这一行业性难题的关键技术。
近期，星云Clustar首席科学家胡水海，以“GPU在联邦机器学习中的探索”为题，全面详尽地讲解了目前解决联邦学习的性能与效率问题，以及解决思路。
今天坊间流传着有黑客在暗网上公开兜售「华住酒店开房数据」，从卖家发布内容看，数据包含华住旗下的酒店，还包括与其进行合作的雅高酒店旗下的酒店的用户数据。黑客公开叫卖 8 个比特币（约 5.6 万美金，近 38 万人民币），截至目前，华住酒店公开回应已经报警。
2017年已经匆匆离去，回顾过去一整年，似乎区块链应用一直处于隐忍未发的状态，很多项目的落地已处于验证阶段，万众期待的爆点却一直没能出来。
导语：在金融场景下，银行等机构有强烈愿望和其他数据拥有方合作建模，但出于商业和合规方面的考虑，又不愿共享核心数据，导致行业内大规模数据共享迟迟无法推动。本文将从经典警匪影片情节出发，从技术角度探讨如何解决这一困境，希望与大家一同交流。
本文介绍可信计算分类INTEL SGX技术和ARM TRUSTZONE技术技术方案概要，以及应用INTEL SGX技术的蚂蚁区块链TEE硬件隐私链的智能合约开发实践。
每当我向某人初次解释全同态加密(Fully Homomorphic Encryption,FHE)，我通常会先说我已经在这个领域工作了将近十年之久，但我依然需要花点时间来把这个词拼对，所以干脆就叫它FHE好了。
总有一天，我们将拥有使机器学习中的隐私无懈可击的工具和能力，但我们还没有走到那一天。
在很多方面，“大数据”和“加密”是对立的，前者收集、存储和分析信息，以此来揭示对学者、法律实施和企业有用的规律;而后者的目标是窥探隐藏的数据。这个议题(tension)是本周的一个由白宫科技政策办公室和麻省理工共同举办的会议的核心，这次会议有来自学术界、政界和商界的许多专家人士出席，他们探讨了加密技术以及其它以隐私为导向的技术，可以保护大数据所涉及的信息。 麻省理工计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的Shafi Goldwasser教授在座谈小组中说到，加密功能是必须要走的路。她还补充道，其余的
人工智能系统需要依赖大量数据，然而数据的流转过程以及人工智能模型本身都有可能泄漏敏感隐私数据。
这几日国内曝出一件涉嫌数据泄露的要案，涉案公司多达 11 家，查获公民信息数据 4000 GB、数百亿条。其中，国内知名大数据公司、新三板上市公司「数据堂」涉案。
数据库承载着海量个人信息，甚至包含一些敏感信息。如何管理这些数据，对于不少企业来说，是一件棘手的事情。 现在，数据库开发人员可以使用成熟的工具和技术保护数据信息。如何保护？这个还要涉及对数学的巧妙应用。比如，一些最简单的系统看起来只是现代版本的密码，本质上是经典解码轮的数字版本。随着数学的发展，数字的应用变得更加灵活，密码开始复杂起来。实验室里试验了几十年的那些技术想法最终得到了研发和应用，成为了现实。 这些算法正在成为巩固业务关系和确保准确真实工作流程的基础。这些方法使公司可以更轻松地向客户提供个性化服
数据库最重要的作用是存储数据和处理分析数据。数据是整个数据库系统中最关键的资产。因此在保护系统不受侵害的基础上最为重要的任务就是保护数据的安全。常见的数据安全技术包括数据加密、数据脱敏(Data Masking)、透明加密(Transparent Data Encryption，TDE)和全程加密(Always Encryption)技术。这里囊括了数据的动态流程和静态存储行为。
在 11 月 14 日至 15 日在北京召开的英特尔人工智能大会（AIDC）上，英特尔人工智能产品事业部（AIPG）全球研究负责人 Casimir Wierzynski 发表了主题为《人工智能研究——物理学、隐私和大脑》的演讲。他表示，物理学、隐私和大脑，将根本性地塑造人工智能的未来。
在本文中，我们将训练一个在训练期间完全加密的神经网络（在未加密的数据上进行训练）。
作者 | 张俊宝 日前，IDC 开展了《IDC Perspective: 隐私计算全景研究》。通过调研发现，2021 年中国隐私计算市场规模已突破 8.6 亿元人民币，未来有望实现 110% 以上的市场增速。艾瑞咨询发布的《2022 年中国隐私计算行业研究报告》显示，2021 年至今年 3 月，隐私计算领域的累计融资额超过 18 亿元，占比超过过去 6 年的 60%，且至今投融资热度不减。隐私计算的投融资热度让更多隐私计算公司走到台前，也让更多开发者关注到了这项技术。 严格意义上来说，隐私计算目前没有一个
在区块链公有链中，每一个参与者都能够获得完整的数据备份，所有交易数据都是公开和透明的，这是区块链的优势。但同时，对于很多区块链应用方来说，这个特点又是致命的。因为很多时候，不仅仅用户本身希望他的帐户隐私和交易信息被保护，就商业机构来说，很多帐户和交易信息更是这些机构的重要资产和商业机密，不希望公开分享给同行。 此前，在12月举办的亚太以太坊技术交流会上，以太坊创始人Vitalik Buter曾提到，零知识证明(Zero knowledge proofs)是“最为强大”的解决方案，尽管技术实现难度最高，但在保
机器之心专栏深圳市洞见智慧科技有限公司 本文阐释梳理了可信执行环境（TEE）的概念定义及发展脉络，剖析 TEE 与基于密码学的隐私保护技术的对比及其在联邦学习中的应用，最后介绍 TEE 的现有框架和相关应用。 随着移动互联网和云计算技术的迅猛发展，越来越多的数据在云环境下进行存储、共享和计算，云环境下的数据安全与隐私保护也逐渐成为学术界以及工业界关注的热点问题。目前阶段，隐私保护技术主要基于密码算法及协议（如安全多方计算、同态加密等）完成场景落地，其优点主要在于具有较高的安全性和可靠性，然而，由于这些算法或
数字经济时代，数据是企业的核心资产，数据的全生命周期加密处理是保护企业数据核心资产的最有效最可靠手段之一。在信息安全的发展过程中，我们已经建立起国家乃至世界级的技术体系，很好解决了数据加密存储和传输的安全，让数据在全世界流动起来，从而产生今天的数字经济规模。但是，在这一数据全生命周期链路中，有一个至关重要的处理过程因为技术等原因一直没有很好解决，那就是加密后数据在计算过程中的处理问题。传统的方式是要求先解密数据再进行计算，这给数据生命周期安全留下了一个巨大的缺口。
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