对称全同态加密方法、装置以及存储介质.pdf
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对称全同态加密方法、装置以及存储介质.pdf
本发明提供一种具有高效的全同态映射、能够与其他密码学技术进行组合的对称全同态加密方法、装置以及存储介质,包括以下步骤:步骤S1,基于加密方输入的安全参数确定长度与该安全参数相一致的第一素数和第二素数作为密钥,并基于第一素数与第二素数确定公开计算参数;步骤S2,确定随机数,并基于公开计算参数以及第一素数确定盲化因子;步骤S3,基于公开计算参数以及随机数对待加密数据进行盲化形成第一密文,并基于盲化因子对随机数进行盲化形成第二密文,得到由第一密文以及第二密文组成的加密密文。
图像加密方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本公开提供了一种图像加密方法、装置、设备、存储介质以及程序产品,涉及图像处理技术领域,尤其涉及图像加密技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取原始图像;生成密钥和遮罩层,其中,遮罩层的尺寸不大于原始图像的尺寸;将原始图像与遮罩层融合,生成融合图像;利用密钥对融合图像进行加密,生成加密图像。该实施方式先在原始图像上添加遮罩层再进行加密,使得加密图像保留原始图像的部分信息,遮罩层中的物体的属性被隐藏,保密性更强。
基于同态加密的预测方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本说明书提出了一种基于同态加密的预测方法、装置、电子设备及存储介质,其中,上述方法包括:根据公钥Pk1对发送端目标参数进行加密,得到发送端加密参数,并将所述发送端加密参数发送给接收端;接收接收端加密参数,根据所述接收端加密参数及发送端目标预测数据进行计算,得到第一加密预测结果,并将所述第一加密预测结果发送给接收端,接收第二加密预测结果,根据发送端私钥Sk1对所述第二加密预测结果进行解密,得到第二预测结果;接收第一预测结果,根据所述第一预测结果及所述第二预测结果得到最终预测结果;可以实现在预测的同时保护模型
模型加密方法、装置、存储介质以及电子设备.pdf
本发明公开了一种模型加密方法、装置、存储介质以及电子设备。其中,该模型加密方法包括:获取用于对目标深度学习模型进行加密的公共密码和私有密码;基于上述公共密码和上述私有密码,生成目标密码;采用上述目标密码对上述目标深度学习模型进行加密,得到对上述目标深度学习模型进行加密后的目标加密模型文件。本发明解决了相关技术中的模型加密方法存在的适用性低、加密过程复杂且易被破解的技术问题。
使用同态加密的加密方法及装置.pdf
本申请提供了使用同态加密的加密方法及装置以及执行同态加密方案的装置。使用同态加密的加密方法可以包括:通过对数据进行加密来生成密文;以及,通过针对与密文相对应的模基于对一个或多个目标点的选择执行模约减,来对密文进行自举。