paillier同态加密c++

我理解您想了解关于Paillier同态加密中的C。在Paillier同态加密中，密文C是通过将明文M加密而得到的。加密过程中，M会被转换为整数m，然后计算C=g^m * r^n mod n^2，其中g、n和r是Paillier加密系统的公共参数，n^2表示n的平方。得到的C是一个加密的整数，可以进行同态加法和同态乘法运算，而不需要对C进行解密。希望这样的解释可以对您有所帮助。

相关问题

同态加密bgv c++代码

同态加密是一种令人信服的加密技术，可以在加密的状态下保持数据运算的可行性。同态加密背后的主要思想是对数据进行加密，使其仍然可以在加密的状态下进行某些数学运算，然后将结果解密以获得最终结果。

BGV（Bajard, Gentry, Halevi）是一种同态加密方案，可用于执行加法和乘法运算。以下是一个简单的伪代码示例，用于说明如何实现同态加密的加法和乘法操作：

// 密钥生成
参数：安全参数 lambda
输入：无
返回：公钥 pk，密钥 sk

成员: pk, sk

函数密钥生成(lambda):
生成两个大质数 p, q
生成一个可满足安全性要求的环 R
随机选择多项式 f(x) ∈ R 满足特定条件
生成公钥 pk = (p, q, R, f(x))
生成密钥 sk = (p, q, R, f(x))

返回 pk, sk

// 加密函数
参数：公钥 pk, 明文 m
输入：无
返回：密文 c

成员：c

函数加密(pk, m):
随机选择多项式 g(x) ∈ R
计算密文 c = (g(x) * f(x) + m) mod q

返回 c

// 解密函数
参数：密钥 sk, 密文 c
输入：无
返回：明文 m

成员：m

函数解密(sk, c):
使用 CRT 计算 c mod p 和 c mod q
计算明文 m = (c mod p) mod q

返回 m

// 同态加法函数
参数：公钥 pk, 密文 c1, 密文 c2
输入：无
返回：密文 c

函数同态加法(pk, c1, c2):
计算密文之和 c = (c1 + c2) mod q

返回 c

// 同态乘法函数
参数：公钥 pk, 密文 c1, 密文 c2
输入：无
返回：密文 c

函数同态乘法(pk, c1, c2):
计算密文之积 c = (c1 * c2) mod q

返回 c

以上是一个基本的同态加密方案的实现示例。需要注意的是，该示例中的函数并不具有完整性和安全性，并且仅用于说明目的。实际中，同态加密的实现还需要进行更多的细化和改进，以满足具体应用的安全性需求。

有限级数全同态加密 python

有限级数全同态加密是一种密码学技术，它允许在加密状态下对数据进行计算，而无需解密。这种加密方案可以实现在加密域中进行加法和乘法等运算，并且结果仍然保持在加密状态下。有限级数全同态加密在安全云计算、隐私保护等领域具有广泛的应用。

在Python中，可以使用第三方库如`pyfhel`来实现有限级数全同态加密。`pyfhel`是一个基于HElib库的Python封装，HElib是一个C++库，提供了有限数全同态加密的实现。

以下是一个使用`pyfhel`进行有限级数全同态加密的简单示例：

import pyfhel

# 初始化HE环境
he_context = pyfhel.HelibContext()
he_context.generateKeyGen()

# 加密明文数据
plaintext1 = 10
ciphertext1 = he_context.encryptInt(plaintext1)

plaintext2 = 5
ciphertext2 = he_context.encryptInt(plaintext2)

# 执行加法运算
ciphertext_sum = ciphertext1 + ciphertext2

# 执行乘法运算
ciphertext_product = ciphertext1 * ciphertext2
# 解密结果
result_sum = he_context.decryptInt(ciphertext_sum)
result_product = he_context.decryptInt(ciphertext_product)

print("加法结果:", result_sum)
print("乘法结果:", result_product)

上述代码首先初始化了一个HE环境，并生成了加密所需的密钥。然后，使用`encryptInt`方法将明文数据加密为密文。接下来，可以对密文进行加法和乘法运算，得到的结果仍然是密文。最后，使用`decryptInt`方法将密文解密为明文结果。

需要注意的是，有限级数全同态加密是一种计算密集型的操作，对于大规模的数据和复杂的计算可能会导致性能问题。因此，在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和优化。