同态加密(Homomorphic Encryption)是指将原始数据经过同态加密后,对得到的密文进行特定的运算,然后将计算结果再进行同态解密后得到的明文等价于原始明文数据直接进行相同计算所得到的数据结果。
同态加密与一般加密方案的关注点不同,一般的加密方案关注的是数据存储安全,即我要给其他人发送信息或者存储信息,我需要对数据进行加密之后再发送和存储,这里我们只需要保证在数据传送和存储的过程中不被其他人窃听到即可,在这个过程中用户时不能对加密的结果做任何操作的,否则可能会导致解密失败
通态加密的关注点则是数据处理安全,同态加密提供了一种对加密数据进行处理的功能。也就是说其他人可以对加密后的数据进行处理,在这个过程中不会泄露任何原始的内容,在数据处理完成之后再进行解密,得到的正是对原始数据进行相同处理后的结果。
举个例子(内容来自知乎)
有个叫Alice的用户买到了一大块金子,她想让工人把这块金子打造成一个项链。但是工人在打造的过程中有可能会偷金子啊,毕竟就是一克金子也值很多钱的说… 因此能不能有一种方法,让工人可以对金块进行加工(delegate processing of your data),但是不能得到任何金子(without giving away access to it)?当然有办法啦。Alice可以这么做:
Alice将金子锁在一个密闭的盒子里面,这个盒子安装了一个手套。工人可以带着这个手套,对盒子内部的金子进行处理。但是盒子是锁着的,所以工人不仅拿不到金块,连处理过程中掉下的任何金子都拿不到。加工完成后。Alice拿回这个盒子,把锁打开,就得到了金子。这个盒子的样子大概是这样的:

这里面的对应关系是:
(本地)生成一对公私钥,公钥pub和密钥priv,公钥用于加密,密钥用于解密;
(本地)使用公钥pub分别加密m1和m2,得到Epub(m1)和Epub(m2);
(第三方)使用Addpub函数处理Epub(m1)和Epub(m2),即Addpub(Epub(m1),Epub(m2));
(本地)使用密钥priv解密Addpub(Epub(m1),Epub(m2)),即Dpriv(Addpub(Epub(m1),Epub(m2)));
Dpriv(Addpub(Epub(m1),Epub(m2)))就等于m1+m2。第三方通过上述步骤3实现了m1和m2在加密状态下做加法的操作。
部分同态加密算法允许某一操作被执行无限次。例如,一个特定的算法可能是加法同态的,这意味着将两个密文相加会产生与加密两个明文之和相同的结果。
有点同态加密算法可以对密文进行有限次数的任意操作,例如,某种程度的同态加密算法可以支持最多五种加法或乘法的任意组合。但是,任何一种类型的第六次操作都将产生无效的结果。
某种同态加密算法是实现完全同态加密的重要垫脚石。设计一个同时支持加法和乘法的算法(即使是支持一组数量的操作)的算法比创建一个允许无限加法或乘法密文的算法要困难的多。
可以对密文进行无限次数的任意同态操作,也就是说它可以同态计算任意的函数
在云计算或外包计算中,用户为了节约自身的软硬件成本,可将计算和存储需求外包给云服务提供商,利用云服务提供商强大的算力资源实现数据的托管存储和处理。但是,将明文数据直接交给云服务器具有一定的安全风险,而传统的加密存储方式则无法实现对密文数据的直接计算,因此如何同时实现数据的机密性和可计算性成为了一个难题,同态加密的出现为这一场景的实现提供了可能性。
在传统的云存储与计算解决方案中,用户需要信任云服务器提供商不会窃取甚至用户数据,而基于同态加密的云计算模型可在根本上解决这一矛盾。首先,用户使用同态加密算法和加密密钥对数据进行加密,并将密文发送给云服务器;云服务器在无法获知明文数据的情况下按照用户给定的程序对密文进行计算,并将密文计算结果返回给用户;用户使用同态加密算法和解密密钥对密文计算结果进行解密,所得结果与直接对明文进行相同计算的结果等价。
具体过程图解:

目前,全同态加密算法的现有方案均存在计算和存储开销大等问题,距离高效的工程应用还有着不小的差距,同时还面临国际与国内相关标准的缺失,因此在半同态加密算法满足需求的情况下要优先使用半同态加密算法。
我在加密来self正在使用的第三方供应商的值时遇到问题。他们的指令如下:1)Converttheencryptionpasswordtoabytearray.2)Convertthevaluetobeencryptedtoabytearray.3)Theentirelengthofthearrayisinsertedasthefirstfourbytesontothefrontofthefirstblockoftheresultantbytearraybeforeencryption.4)EncryptthevalueusingAESwith:1.256-bitkeysize,2.25
首先,关于我们系统的一些信息,它基本上是建筑行业的电子招标解决方案。所以:列表项我们的系统有多家公司每个公司都有多个用户每家公司可以创建多个拍卖然后其他公司可以为可用的拍卖提交他们的出价。一个出价包含数百或数千个单独的项目,我们只需要加密这些记录的“价格”部分。我们面临的问题是,我们的大客户不希望我们知道投标价格,至少在投标过程中是这样,这是完全可以理解的。现在,我们只是通过对称加密对价格进行加密,因此即使价格在数据库中有效加密,他们担心的是我们拥有解密价格的key。因此,我们正在研究某种形式的公钥加密系统。以下是我们对解决方案的初步想法:当一家公司注册时,我们会使用OpenSSL为其
我正在尝试对某些帖子的评论使用简单的身份验证。用户使用即时ID和密码输入评论我使用“bcrypt”gem将密码存储在数据库中。在comments_controller.rb中像这样@comment=Comment.new(comment_params)bcrypted_pwd=BCrypt::Password.create(@comment.user_pwd)@comment.user_pwd=bcrypted_pwd当用户想要删除他们的评论时,我使用data-confirm-modalgem来确认数据在这部分,我必须解密用户输入的密码以与数据库中的加密密码进行比较我怎样才能解密密码,
一、什么是MQTT协议MessageQueuingTelemetryTransport:消息队列遥测传输协议。是一种基于客户端-服务端的发布/订阅模式。与HTTP一样,基于TCP/IP协议之上的通讯协议,提供有序、无损、双向连接,由IBM(蓝色巨人)发布。原理:(1)MQTT协议身份和消息格式有三种身份:发布者(Publish)、代理(Broker)(服务器)、订阅者(Subscribe)。其中,消息的发布者和订阅者都是客户端,消息代理是服务器,消息发布者可以同时是订阅者。MQTT传输的消息分为:主题(Topic)和负载(payload)两部分Topic,可以理解为消息的类型,订阅者订阅(Su
我在Rails中有一个具有以下方法的应用程序,该方法可以加密和解密文本并与Java客户端通信。defencrypt(string,key)cipher=OpenSSL::Cipher::AES.new(128,:CBC)cipher.encryptcipher.padding=1cipher.key=hex_to_bin(Digest::SHA1.hexdigest(key)[0..32])cipher_text=cipher.update(string)cipher_textexcenddefhex_to_bin(str)[str].pack"H*"enddefbin_to_hex(
TCL脚本语言简介•TCL(ToolCommandLanguage)是一种解释执行的脚本语言(ScriptingLanguage),它提供了通用的编程能力:支持变量、过程和控制结构;同时TCL还拥有一个功能强大的固有的核心命令集。TCL经常被用于快速原型开发,脚本编程,GUI和测试等方面。•实际上包含了两个部分:一个语言和一个库。首先,Tcl是一种简单的脚本语言,主要使用于发布命令给一些互交程序如文本编辑器、调试器和shell。由于TCL的解释器是用C\C++语言的过程库实现的,因此在某种意义上我们又可以把TCL看作C库,这个库中有丰富的用于扩展TCL命令的C\C++过程和函数,所以,Tcl是
我正在考虑使用attr_encrypted在Rails应用程序中用于字段级加密的gem。如何生成用于此gem的加密key?更新:Encryptor的文档,它是attr_encrypted使用的底层加密,声明如下(在Usage|Basic下):secret_key=Digest::SHA256.hexdigest('asecretkey')encrypted_value=Encryptor.encrypt('somestringtoencrypt',:key=>secret_key)我猜想key可以是任意长度的随机字符串,而对hexdigest的调用将从中计算出适当的固定长度字符串。这是
我有一个pgp加密文件,我需要在运行时从中提取数据。这可以通过仅解密到内存来完成吗(而不是创建解密文件并在完成后将其删除)? 最佳答案 名为OpenPGP的Ruby库几个月前发布。看起来它对你有用。 关于ruby-在Ruby中访问pgp加密文件,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/1083546/
2022年10月21日星期五【数据指标】加密货币总市值:$0.95万亿BTC市值占比:38.51%恐慌贪婪指数:23极度恐慌 【今日快讯】1、【政讯】1.1.1、美联储布拉德:市场预期美联储11月会加息75个基点1.1.2、美联储哈克:将维持加息一段时间1.2、美国10年期国债收益率触及4.197%,为2008年6月以来最高1.3、法国数字转型部长:政府将专注于DeFi和Web31.4、巴西ATM机将于11月3日起支持USDT1.5、美众议院副议长将于11月初加入a16zCrypto担任政府事务主管1.6、香港数字资产托管机构FirstDigitalTrust首席执行官:香港仍是安全
开门见山|拉取镜像dockerpullelasticsearch:7.16.1|配置存放的目录#存放配置文件的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/config#存放数据的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/data#存放运行日志的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/log#存放IK分词插件的文件夹mkdir-p/opt/docker/elasticsearch/node-1/plugins若你使用了moba,直接右键新建即可如上图所示依次类推创建