Paillier 密码学具有同态加密特性。-ITADN社区

Paillier 同态加密算法

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Paillier同态加密算法是一种概率型公钥密码体制，支持同态性质，允许在密文上执行特定运算，广泛应用于安全计算和隐私保护领域。详细介绍了Paillier同态加密的整个实现过程以及其证明细节。

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本资源提供了一个使用纯Python编写的Paillier同态加密算法实现。该库允许用户执行基本的加解密操作，并支持同态性质下的加法和乘法运算，适用于需要保护数据隐私的研究与开发项目。 Paillier同态密码是基于纯Python实现的一种加密技术。该系统允许在密文上执行代数运算（如“加法”和“乘法”），并对结果进行解密，得到与直接对明文数据进行相同操作后所得的结果一致的输出。这种特性使得Paillier算法特别适用于需要保护隐私的数据处理场景中。

Paillier加密算法

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Paillier加密算法是一种概率性公钥密码体制，以其发明者Pierrick Paillier命名。它支持同态加密操作，在不解密前提下能对密文进行加法运算，广泛应用于安全计算和隐私保护领域。这是Paillier算法的英文版文档，具体实现的代码可以在我的博客上找到，并且代码中有大量注释，便于理解。

全同态加密编码

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全同态加密编码是一种高级加密技术，允许对密文进行计算操作后解密得到与直接作用于明文运算相同的结果。这项技术在保护数据隐私的同时支持云端等外部环境下的数据分析和机器学习应用，具有广阔的应用前景。 IBM的全同态加密代码非常出色，有助于理解相关概念。

基于Paillier算法的同态加密电子匿名投票机制

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本研究提出了一种基于Paillier算法的同态加密技术，构建了一个安全、高效的电子匿名投票系统，确保了选民隐私和投票结果的公正性。使用了Paillier算法的同态加密技术来实现一个数字匿名投票系统。这是一个演示版本，但已经实现了所有与加密流程相关的功能。如果需要数据库支持，请联系我获取数据表。对于对密码学感兴趣的伙伴们，欢迎互相交流。

在Python环境中使用Paillier同态加密库的挑战与教训

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本文探讨了在Python环境下应用Paillier同态加密技术时遇到的技术难题及解决方案，分享实施经验和重要教训。为了使用Paillier库，在摸索了两天之后终于成功搭建好了环境。作为一名刚接触Python不久的新手，本段落不讨论如何开发新的功能或改进现有代码的问题，仅记录一下在构建环境中遇到的几个问题以及解决办法，并解释其原因所在。希望这些内容能帮助到有同样困扰的朋友节省时间。 1. Paiilier库的选择（非常重要）：选择合适的Paillier加密库和Python版本是搭建环境的第一步。由于不同的库对Python版本的要求可能不同，因此在安装之前需要确保所选的库与当前使用的Python版本兼容。

Paillier半同态加密算法的原理、高效实现及应用.pdf

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本文档深入探讨了Paillier半同态加密算法的工作原理，并介绍了其实现优化的方法及其在实际场景中的广泛应用。 Paillier半同态加密算法的原理、高效实现方法及其应用。

Python同态加密深度学习库

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Python同态加密深度学习库是一款专为保护数据隐私而设计的工具包，它允许在密文上直接进行深度学习模型训练和推理，确保用户的数据安全与计算透明。 PySyft 是一个用于安全私密深度学习的 Python 库。它使用 PyTorch 中的联合学习、差分隐私和多方计算（MPC）技术来分离私有数据与模型训练过程。关于 PySyft 的详细解释可以在相关论文中找到，同时 Siraj Raval 也提供了预安装视频教程供参考。建议在 Conda 虚拟环境中进行安装，尤其是使用 Windows 系统的用户可以考虑安装 Anaconda 并通过 Anaconda Prompt 进行操作： ``` conda create -n pysyft python=3 conda activate pysyft # 一些旧版本可能需要“source activate pysyft” conda install jupyter notebook pip install syft ``` PySyft 支持 Python 版本大于等于 3.6 和 PyTorch 1.1.0。

BGN同态加密算法代码

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BGN同态加密算法代码提供了一种实现半安全不经意传输的方法，并支持全同态加密操作，便于研究人员进行加密数据上的计算而不需解密。 BGN同态加密算法的实现可以使用C++代码来完成。这段文字描述了关于如何用C++语言实现BGN同态加密算法的内容。

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Paillier 密码学具有同态加密特性。

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