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| 編輯推薦： |
这是国内少见以密文数据计算理论为核心，系统阐述相关关键技术，符合信息安全国家战略的专著。
书中在深入阐述密码学基础及相关技术的各种理论的同时，将对ZUI新的密文数据处理及相关技术发展成果和未来发展方面有较为系统的介绍，包括：涵盖加密中所涉及的代数基础知识、困难问题、安全模型及涉及加密数据处理的等一系列关键技术。
书中在深入阐述各类密文计算原语及相关技术基础理论的同时，将对ZUI新的密文数据挖掘发展成果和未来发展方面有较为系统的介绍，包括：基于朴素贝叶斯、K近邻算法、支持向量机、决策树模型、深度学习网络与强化学习的密文训练与分类等。
依据现实场景中隐私与数据处理的需求，给出外包密文计算相关应用，包括智慧医疗、众包服务、车联网推荐等。
以往初步涉足密码学领域又希望以数据处理为研究切入点的研究人员，通常需要专门介绍密码学基础理论和密码学应用的书籍，而本书可以二合一实现快速的入门和上手。
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| 內容簡介： |
密态计算可以在不解密加密数据的前提下对授权用户的资源和服务进行使用，并防止非授权用户对用户数据进行窃取与利用。该技术弥补了加密数据无法在云端有效利用的瓶颈，实现了“万物计算，安全互通”。本书从大数据、云计算环境面临的隐私挑战出发，以密态计算理论框架与工具集研究为主线，从理论模型到实际应用，系统阐述了密态计算理论与技术。密态计算能够随时随地对加密数据进行安全处理，无处不在地利用加密信息资源，安全实现“服务在云端，信息随心行”的理想境界。
本书适合密码学、云数据安全、大数据安全相关科研人员和企业研发人员参考，可以作为网络空间安全一级学科博士生、硕士生的专业教材，也可以作为计算机相关专业高年级本科生的补充读物。
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| 關於作者： |
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刘西蒙，男，陕西西安人，博士/博士后，研究员，博士研究生导师，福州大学数学与计算机科学学院院长助理，系统信息安全福建省高校重点实验室主任，福建省知联会理事，福建省“闽江学者”特聘教授，福州大学“旗山学者”（海外计划），福建省引进高层次人才(C类)，IEEE/ACM/CCF会员。主要从事密态计算、密态机器学习、大数据隐私保护、区块链，可搜索加密、公钥密码学应用等方面的研究工作；先后主持和参与国家自然科学基金项目5项(含重点项目1项)；已在IEEE TIFS、TDSC、TMC、INFOCOM等国内外期刊会议上发表SCI/EI学术论文250余篇，Google被引3300余次；申请国家发明专利4项。熊金波，男，湖南益阳人，博士/博士后，教授，博士研究生导师，中国中文信息学会大数据安全与隐私计算专委会委员，福建省计算机学会理事，福建省高校杰出青年科研人才，福建师范大学第七届十佳青年教师，IEEE/ACM/CCF会员；获福建师范大学本科课堂教学优秀奖和第二届集英助教基金教学奖；主要从事物联网安全与隐私保护、移动数据安全等方面的研究工作；先后主持国家自然科学基金项目2项，福建省自然科学基金项目2项，福建省本科高校教育教学改革研究项目1项，作为主要成员参与国家重点研发计划、国家863计划等项目的研究；出版学术专著2部、教材1部；已在IEEE TII、TCC、MWC、TNSE、计算机学报、软件学报、通信学报等国内外期刊会议上发表SCI/EI学术论文100余篇，ESI高被引论文3篇，Google被引1100余次；申请国家发明专利13项、授权3项。
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| 目錄：
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第 1章 绪论001
1.1 云计算 002
1.1.1 引言 002
1.1.2 概念 003
1.1.3 发展与应用 003
1.1.4 云计算的关键技术 005
1.2 大数据与数据挖掘 006
1.2.1 引言 006
1.2.2 概念 007
1.2.3 发展与应用 008
1.2.4 大数据与数据挖掘关键技术 010
1.3 物联网 010
1.3.1 引言 010
1.3.2 概念 011
1.3.3 发展与应用 011
1.3.4 物联网关键技术 012
1.4 人工智能 013
1.4.1 引言 013
1.4.2 概念 014
1.4.3 发展与应用 014
1.4.4 机器学习核心算法 015
1.5 面临的隐私挑战 018
1.5.1 云计算面临的隐私挑战 018
1.5.2 大数据面临的隐私挑战 019
1.5.3 物联网面临的隐私挑战 020
1.5.4 人工智能面临的隐私挑战 021
1.6 本章小结 022
参考文献 023
第 2章 基础知识 025
2.1 基本代数系统 026
2.1.1 群、环、域 026
2.1.2 多项式环 028
2.1.3 割圆多项式 029
2.1.4 割圆域的归一化 029
2.2 公钥密码体制 030
2.2.1 公钥密码的原理 030
2.2.2 RSA 算法 032
2.2.3 其他公钥密码算法 033
2.3 安全模型 035
2.4 困难问题 037
2.4.1 大整数因数分解问题 037
2.4.2 离散对数问题 038
2.4.3 椭圆曲线离散对数问题 038
2.5 全同态加密 038
2.5.1 全同态加密的发展历程 039
2.5.2 全同态加密方案 040
2.5.3 全同态加密的安全性研究 044
2.6 常用安全协议 045
2.6.1 隐私保护余弦相似度计算协议 045
2.6.2 安全欧几里得距离计算协议 046
2.6.3 安全比特分解协议 047
2.6.4 安全整数与分数计算协议 048
2.7 整数电路 048
2.7.1 基本的安全整数计算电路 048
2.7.2 封装安全整数计算电路 052
2.8 其他基础知识点 060
2.8.1 浮点数 060
2.8.2 BLS短签名 060
2.8.3 双线性映射 061
2.8.4 Skyline计算 061
2.8.5 0-编码和1-编码 062
2.8.6 关键词加密 062
2.8.7 四叉树数据结构 063
2.8.8 叉积——凸多边形中的点 063
2.8.9 安全多方计算 064
2.8.10 基于门限解密的Paillier密码系统 065
2.9 本章小结 066
参考文献 067
第3章 基本密态计算原语 071
3.1 支持有理数的密态计算 072
3.1.1 引言 072
3.1.2 准备工作 073
3.1.3 系统模型与隐私需求 074
3.1.4 密码原语和隐私保护整数计算工具包 076
3.1.5 隐私保护的有理数计算工具包 083
3.1.6 安全性分析 087
3.1.7 性能评估 090
3.2 支持浮点数的密态计算 096
3.2.1 引言 096
3.2.2 准备工作 097
3.2.3 系统模型和隐私需求 098
3.2.4 加密原语和基本隐私保护整数计算协议 100
3.2.5 隐私保护浮点数存储和计算 103
3.2.6 安全性分析 110
3.2.7 性能评估 114
3.3 支持多密钥的密态计算 121
3.3.1 引言 121
3.3.2 准备工作 122
3.3.3 系统模型与隐私需求 122
3.3.4 基本密码原语——分布式双陷门公钥密码系统 124
3.3.5 多密钥下的隐私保护整数计算工具包 126
3.3.6 安全性分析 135
3.3.7 性能分析 139
3.4 基于全同态的密态计算 144
3.4.1 引言 144
3.4.2 准备工作 146
3.4.3 系统模型和安全模型 146
3.4.4 安全SIMD无符号整数电路和整数打包技术 147
3.4.5 安全有符号整数计算电路 153
3.4.6 应用与扩展 158
3.4.7 安全性与性能分析 161
3.5 支持非线性的密态计算 170
3.5.1 引言 170
3.5.2 准备工作 171
3.5.3 系统模型和隐私需求 173
3.5.4 HPCS构建 175
3.5.5 高精度计算扩展 183
3.5.6 安全性分析 187
3.5.7 性能评估 190
3.6 本章小结 197
参考文献 198
第4章 密态计算应用 205
4.1 在线网约车隐私服务 206
4.1.1 引言 206
4.1.2 问题描述 208
4.1.3 Trace系统构造 211
4.1.4 安全性分析 219
4.1.5 性能评估 221
4.2 远程身份认证服务 226
4.2.1 引言 226
4.2.2 问题描述 228
4.2.3 PribioAuth模型构造 231
4.2.4 安全性分析 234
4.2.5 性能分析 236
4.3 密态数据查询服务 238
4.3.1 引言 238
4.3.2 问题描述 241
4.3.3 系统架构 245
4.3.4 范围查询协议 250
4.3.5 布尔查询 255
4.3.6 性能分析 258
4.3.7 安全性分析 263
4.4 本章小结 268
参考文献 269
名词索引 273
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