隐私计算与密码学应用实践

随着数据要素化时代的到来，数据的流通和共享已成为数据要素化的显著特征。然而，这种流通和共享往往具有隐私泄露的风险，甚至可能给企业或个人造成不可估量的损失。为此，隐私计算技术成为数据要素化发展的重要支撑。 本书以密码学知识体系作为介绍隐私计算的着眼点，系统介绍如何通过密码学构建隐私计算体系，并解析如何将这些知识体系应用到真实场景中。全书共分6 章，内容涵盖基础密码学、前沿密码学及相关知识，同时也梳理了隐私计算应用、隐私计算算子、基础密码学算法的具体对应关系。

这是一本系统介绍如何通过密码学构建隐私计算体系，并解析如何将这些知识体系应用到真实场景中的书籍。全书共分6章，内容涵盖基础密码学、前沿密码学及相关知识，同时也梳理了隐私计算应用、隐私计算算子、基础密码学算法的具体对应关系。 在书中，作者首先介绍了隐私计算的概念和重要性，指出隐私计算是在保护数据隐私的前提下，进行数据计算和结果应用的技术。随后，作者深入阐述了密码学的核心概念与五元组模型，包括密码学的定义、研究内容、安全性、数学基础以及计算困难问题。此外，作者还详细介绍了不可区分性的概念和游戏描述，以及密码哈希函数概述等密码学基础知识。 在介绍完密码学基础知识后，作者进一步探讨了隐私计算与前沿密码学，包括混淆电路的基本概念、秘密共享的定义和重要性、同态加密的基本原理、零知识证明的基本概念等。这些内容都是隐私计算领域的核心技术，它们可以在不暴露输入值和输出值的情况下进行计算，并且可以通过多种优化方案来提高其性能和实用性。 在隐私计算应用方面，作者详细介绍了隐私计算协议及其应用，包括隐私信息检索、隐私集合求交、多方联合计算分析和隐私保护机器学习等。这些应用都是在保护数据隐私的前提下，实现