[发明专利]云计算环境下使用全同态加密进行安全统计分析的方法

说明书

本发明提出一种云计算环境下使用全同态加密进行安全统计分析的方法，涉及云计算信息安全的技术领域，解决了在计算外包时，云端不可信的情况下如何进行统计计算，保证数据计算精度的问题，本发明基于本地、用户客户端与云服务器构成的三方系统，首先明确参与安全统计分析的用户客户端，从隐私保护的角度出发，基于全同态加密的乘法协议、加法协议及整数比较协议，对用户客户端的统计数据进行同态加密，加密后上传至云服务器，云端环境下直接对密文状态下的数据进行计算，在不泄露隐私的情况下完成计算，得到相应的统计量分析、统计结果检验及一元线性回归拟合，实现了真正的计算外包，而且基于全同态加密技术保证了计算精度。

技术领域

本发明涉及云计算信息安全的技术领域，更具体地，涉及一种云计算环境下使用全同态加密进行安全统计分析的方法。

背景技术

近年来，随着海量数据的涌入和时代的发展，各类业务都需要更多的数据存储空间和更强的数据处理能力，在数据处理方面，单一的计算引擎已经满足不了用户的需求，云计算和大数据技术应运而生，随着云计算和大数据技术的快速发展，云服务器的存储空间和计算能力使得云中进行数据挖掘和统计处理成为可能，但是在云服务模式下如何保证用户的隐私安全成为其推广和应用中面临的首要问题。

为了防止数据泄露事件的发生，对数据加密后再存储在云平台上是公认最有效的方法，但这带来了一个新的问题：加密后的密文毫无特征，云平台无法对其进行有效处理，丧失了它在大数据处理方面的优势，而一旦将数据解密又极易造成隐私数据泄露，甚至带来严重的灾难性后果，在云端进行数据挖掘和统计分析的过程中，既要保证数据的隐私性，又要保证其准确性，全同态加密技术作为解决这一问题的关键手段，是一种可以对密文进行操作但仍可以恢复明文的加密算法，如2019年2月12日中国专利(公布号：CN109327304A)中公开了一种云计算中实现隐私保护的轻量级同态加密方法，在不解密的情况下实现运算，有效解决了云环境下数据上传服务器端，云端不可信的问题，但在保证隐私的同时，无法对数据进行统计分析，因此不能确定计算结果的准确性，无法保证数据计算精度。

发明内容

为解决在计算外包时，云端不可信的情况下如何进行统计计算，保证数据计算精度的问题，本发明提出一种云计算环境下使用全同态加密进行安全统计分析的方法，在保证数据隐私的同时，对数据进行统计分析，从而确定计算结果的准确性，保证数据的计算精度。

为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：

一种云计算环境下使用全同态加密进行安全统计分析的方法，至少包括：

S1.明确参与安全统计分析的用户客户端；

S2.在本地生成公钥pk和私钥sk并保存，将公钥pk告知云服务器，私钥sk告知私有服务器；

S3.利用公钥pk对用户客户端的统计数据进行同态加密，加密后上传至云服务器；

S4.云服务器通过全同态加密的乘法协议、加法协议及整数比较协议，在加密域下进行用户客户端的统计量分析、统计结果检验及一元线性回归拟合；

S5.云服务器将加密的统计量分析及统计结果检验返回至本地，本地利用私钥sk对统计量分析、统计结果检验及一元线性回归拟合结果进行解密。

在本技术方案中，首先基于本地、用户客户端与云服务器构成的三方系统，明确参与安全统计分析的用户客户端，然后从隐私保护的角度出发，基于全同态加密的乘法协议、加法协议及整数比较协议，对用户客户端的统计数据进行同态加密，加密后上传至不受信任的云服务器，结合统计学方法，在云端环境下，直接对密文状态下的数据进行计算，在不泄露隐私的情况下完成计算，得到相应的统计量分析、统计结果检验及一元线性回归拟合，实现了真正的计算外包，而且基于全同态加密技术可以保证计算精度。

优选地，步骤S2所述在本地生成公钥pk和私钥sk的过程为：