Paillier半同态加密:原理、高效实现方法和应用

实际应用中，Paillier在广告场景的PIS-C协议中保护用户隐私，阿里集团的DataTrust产品已将PHE技术融入，实现在隐私计算领域的落地。对于合作伙伴或有相关需求的机构，可以通过邮件weiran.lwr@alibaba-inc.com进行交流。

同态加密的核心定义是，Alice通过HE（Homomorphic Encryption）处理加密数据，其中包括密钥生成、加密和解密的步骤，如KeyGen、Encrypt和Decrypt。全同态加密（FHE）允许任意计算，但效率高昂；部分同态加密（SWHE）则更实际，如RSA的加/乘同态，但安全性要求不同寻常的语义安全性，即加密结果不会泄露原始信息。

其中，半同态加密（PHE）因其高效性和安全性而得到广泛应用，而Paillier算法就是其中一种支持加法同态的加密方案。相比其他支持加法同态的算法，Paillier具有较高的效率和完备的安全性证明，因此在隐私计算场景中被广泛使用。

数据隐私计算技术有哪些

安全多方计算（MPC）允许在不泄露各自数据的情况下，参与方共同完成计算任务，确保数据安全。联邦学习（FL）是一种分布式机器学习技术，允许多个参与者共同训练模型，而无需交换数据。可信执行环境（TEE）提供了一个安全的计算和存储环境，能够保护数据的安全性和完整性。

数据隐私计算技术有以下几种：安全多方计算（MPC）、联邦学习（FL）、可信执行环境（TEE）。安全多方计算（MPC）。安全多方计算（Secure Multi-party Computation）即在参与方不共享各自数据且没有可信第三方的情况下，仍可以进行协同计算，最终产生有价值的分析内容。联邦学习（FL）。

隐私计算技术涵盖了多种方法，如安全多方计算、可信执行环境、联邦学习等。这些技术方法能够在数据处理过程中确保原始数据的隐私不被泄露。例如，安全多方计算允许多个参与方共同计算一个函数，而每个参与方只能获取自己的计算结果，无法窥探其他参与方的数据。

隐私计算三种技术为：多方安全计算、联邦学习和可信执行环境。多方安全计算是一种保护隐私的分布式计算技术。在这一框架下，多个参与方可以联合进行大数据分析与计算，而无需暴露各自的数据细节。

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联邦学习领域中的一匹黑马——富数科技FMPC安全计算平台 作为上海富数科技的拳头产品，FMPC是一个专注于安全计算的平台，致力于解决合规数据源之间的数据安全问题，帮助金融、政务、医疗和营销等行业的企业实现大数据的合规使用，构建安全的数据互联网生态。