同态加密在联邦计算中的应用

【摘要】 在大数据时代背景下，如何在保护数据安全隐私的前提下充分发挥数据的价值，成了一个亟待解决的问题。同态加密作为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。

1 什么是同态加密

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。

第一个构造出全同态加密（Fully Homomorphic Encryption）[Gen09]的Craig Gentry给出的定义如下：

A way to delegate processing of your data, without giving away access to it.

由上图可以看出，同态加密与一般的加密方案的不同之处在于，它关注的是数据处理安全。同态加密提供了一种对加密数据进行处理的功能。

有点抽象？我们举个实际生活中的例子。有个叫Alice的用户买到了一大块金子，她想让工人把这块金子打造成一个项链。但是工人在打造的过程中有可能会偷金子啊，毕竟就是一克金子也值很多钱的说… 因此能不能有一种方法，让工人可以对金块进行加工（delegate processing of your data）ÿ