61、完全安全的多方计算与密码学的计算开销

完全安全的多方计算与密码学的计算开销

1. 电路基础概念

在进行安全计算时,我们需要了解电路的一些基本概念。对于一个电路 (C),其大小 (|C|) 定义为门的数量加上线的数量,而深度则是从输入到输出的最长路径的长度。在分层电路中,深度等于层数。

由于每个服务器读取整个电路 (C) 的描述会使效率目标难以实现,因此我们将协议编译和协议执行分开。协议编译器根据算术电路 (C)(其输入和输出在客户端之间划分)和服务器数量 (n),生成协议中每个参与者的“代码”。在分析协议复杂度时,我们仅计算协议执行的成本(所有参与者的总和),不过协议编译的渐近计算成本与执行协议相同。

2. 打包秘密共享

我们采用 Franklin 和 Yung 引入的打包秘密共享技术,它类似于在 (\mathbb{Z}_p) 上的标准 Shamir 秘密共享,但可以一次性共享一个包含 (l) 个不同值 ((x_1, \cdots, x_l)) 的块,通过一个在 (l) 个不同点取值为 (x_1, \cdots, x_l) 的多项式来实现。为保证隐私,若有 (t) 个参与者被破坏,多项式的次数最多为 (d = t + l - 1)。

当我们有 (n) 个参与者的份额,其中最多 (t) 个是错误的,即使多项式的次数高达 (2d),也能高效地确定正确的秘密块。为此,我们设置 (t = n/8) 且 (l = n/4),同时需要 (p > 2n) 以确保有足够的不同求值点。

用 ([x]_d) 表示使用次数最多为 (d) 的多项式对块 (x) 进行的打包秘密共享。若 (n) 个服务器之间的份额向量 ({s_1, \cdots, s_n}) 能正确匹配一个

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移断点问题;② 实现跑步骑行场景下的差异化数据分析个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略跨平台数据同步机制的设计调优。
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