熊 维 王海洋 唐祎飞 刘 伟

1(神州融安数字科技(北京)有限公司 北京 100086) 2(北京国际大数据交易有限公司 北京 100020) 3(大数据协同安全技术国家工程研究中心 北京 100071)

传统的计算模型如单机状态的图灵机模型,其计算的输入、输出和运算程序都由一方独自占有.多方计算是指由多个参与者提供数据或计算资源并进行联合计算的情况,其相对于单方计算会引发诸如公平性、数据隐私、计算成本等问题.常见的概念例如安全多方计算、外包计算、分布式计算、多方提供数据的中心式计算等均属于多方计算的范畴.其中,安全多方计算(secure multi-party computation, MPC)的基本思想是Yao等人[1]于20世纪80年代提出的,它是指在无可信第三方的情况下,多个参与者可以安全地计算一个约定函数的系统.安全地计算指在函数计算过程中每个参与者不能获得其他参与者的输入和输出信息.

影响安全多方计算方案隐私信息泄露的因素众多,设计一个既安全又高效的安全多方计算的实现方案很具有挑战性,这促使人们寻求方案可用性和隐私性之间的平衡.目前,安全多方计算研究多集中在如何防止计算过程中隐私信息的泄露,也就是说如何防止1个参与者通过计算过程获得其他参与者输入或输出的信息.然而,1个参与者通过其合法的函数输入和输出推导出其他参与者输入信息或者输出信息的可能性却没有进行充分研究.

本文关注的是理想多方计算情况下目标函数本……