Python-Paillier 开源项目教程

Python-Paillier 开源项目教程

python-paillier A library for Partially Homomorphic Encryption in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-paillier

1. 项目介绍

python-paillier 是一个用于部分同态加密（Partially Homomorphic Encryption, PHE）的 Python 库。该项目由 CSIRO's Data61 开发和维护，旨在提供一个简单易用的接口来实现 Paillier 加密算法。Paillier 加密算法允许在加密数据上进行加法和标量乘法操作，而无需解密数据，这在隐私保护计算和安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）中非常有用。

主要特性

• 同态加法：支持在加密数据上进行加法操作。
• 同态标量乘法：支持在加密数据上进行标量乘法操作。
• 纯 Python 实现：提供了一个纯 Python 实现的版本，同时也支持使用 gmpy2 库来提高性能。

2. 项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 Python 3.x。然后，你可以通过 pip 安装 python-paillier：

pip install phe

快速示例

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 python-paillier 进行加密和解密操作：

from phe import paillier

# 生成密钥对
public_key, private_key = paillier.generate_paillier_keypair()

# 加密一个数字
encrypted_number = public_key.encrypt(100)

# 解密一个数字
decrypted_number = private_key.decrypt(encrypted_number)

print(f"加密前的数字: 100")
print(f"加密后的数字: {encrypted_number.ciphertext()}")
print(f"解密后的数字: {decrypted_number}")

运行单元测试

你可以通过以下命令运行单元测试，以确保安装正确：

python setup.py test

或者使用 nose：

nosetests

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

隐私保护计算

在隐私保护计算中，python-paillier 可以用于在不暴露原始数据的情况下进行计算。例如，多个数据持有者可以在不共享原始数据的情况下，共同计算某些统计量。

安全多方计算

在安全多方计算（SMPC）中，python-paillier 可以用于实现多方之间的安全计算，确保数据在传输和计算过程中不会被泄露。

最佳实践

• 使用 gmpy2 提高性能：虽然 python-paillier 提供了纯 Python 实现，但使用 gmpy2 可以显著提高性能。建议在生产环境中使用 gmpy2。
• 密钥管理：在实际应用中，密钥管理非常重要。确保密钥的安全存储和传输，以防止密钥泄露。

4. 典型生态项目

相关项目

• PySEAL：一个用于同态加密的 Python 库，支持多种同态加密算法，包括 BFV、CKKS 等。
• FATE：一个用于联邦学习的开源框架，支持多种隐私保护技术，包括同态加密。
• CrypTen：Facebook 开源的隐私保护机器学习框架，支持同态加密和多方安全计算。

这些项目与 python-paillier 一起，构成了一个丰富的隐私保护计算生态系统，适用于各种安全和隐私敏感的应用场景。

python-paillier A library for Partially Homomorphic Encryption in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-paillier