安全多方计算下的保密排序协议与应用

本文主要探讨了安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMC）领域中的一个重要问题——保密排序协议及其在实际应用中的作用。安全多方计算近年来已经成为密码学研究的焦点，尤其是在处理涉及多方参与且需要保护数据隐私的情况下。排序作为一种基础的数据操作，在算法设计中占据核心地位，而保密多方排序则是对经典“百万富翁问题”的扩展，它在科学决策、电子商务推荐、保密招标/拍卖、保密投票和保密数据挖掘等领域具有广泛的应用。 现有的安全多方排序协议通常假定数据的隐私范围已知且相对较小。然而，当数据范围未知或较大时，现有方法可能无法有效应对。为了克服这一限制，本文首先针对数据范围已知的情况，设计了两种保密计算协议：一种是针对并列计位的排序方式，另一种是针对增位次计位的排序方式。此外，还提出了基于关键词的增位次计位保密排序协议，增强了安全性。 接着，针对数据范围未知的情况，作者构建了适应这两种排序方式的保密排序方案，使得协议能够在更大范围内实现安全排序。这些协议被设计为模块，可以应用于各种依赖排序的实际应用场景，如电子商务的个性化推荐系统等。 文章的核心贡献是设计了一种安全高效的保密Vickrey招投标协议，解决了实际保密招标过程中的信息安全问题。该协议利用编码技巧和ElGamal门限密码体制，确保在半诚实模型下能够提供安全保障，并通过模拟实例验证了其安全性。同时，通过实际测试，证明了该协议在执行效率上的优越性。 关键词包括安全多方计算、保密排序、同态加密、门限解密以及保密招投标。从技术层面看，本文的研究对于提升数据处理的隐私保护能力，推动SMC技术在实际场景中的应用具有重要意义。中图法分类为TP309，提供了详细的引用格式以供学术交流和引用。 这篇论文深入研究了保密排序协议的设计与优化，展示了在处理大规模、未知范围的数据隐私问题时的有效策略，并在保密招投标等具体应用中展现了其实用价值。这对于推动信息安全领域的理论发展和实践应用具有显著的推动作用。