【摘 要】
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云计算的快速发展在给人们带来便利的同时,其隐私安全问题也备受关注。结合全同态加密算法,实现直接对密文的运算,是解决隐私安全问题的一种可行方案。但目前大多同态算法支
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,江苏省大数据安全与智能处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572263,61502251);中国博士后科学基金资助项目(2016M601859);江苏省高校自然科学研究项目(14KJB520031)资助
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云计算的快速发展在给人们带来便利的同时,其隐私安全问题也备受关注。结合全同态加密算法,实现直接对密文的运算,是解决隐私安全问题的一种可行方案。但目前大多同态算法支持的数据类型有限,难以有效应用于实际环境。鉴于此,提出一种支持浮点运算的全同态加密算法,以及基于Spark环境的并行算法,并分析了算法的安全性和实际性能。实验结果表明,基于Spark的并行浮点数全同态加密算法支持整数和浮点同态运算,在4节点16核心的集群中能够达到3.9的整体加速比,能有效减少数据加密和密文运算的时间,满足云计算环境中对大规模浮点
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