全同态算法
A. 全同态加密和部分同态的加密有什么区别
区别：
1、部分同态既能做乘法又能做加法，但是不能同态计算任意的函数；全同态加密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。
2、部分同态加密能做的事情，全同态加密也能做；但是全同态加密一般计算开销比较大，所以部分同态加密方案够用的时候没必要选用全同态加密；
3、设计出全同态加密的协议是比设计部分同态加密的算法要难的。
同态加密规定
如果有一个加密函数f，把明文A变成密文A’,把明文B变成密文B’，也就是说f(A)=A’，f(B)=B’。另外还有一个解密函数，能够将f加密后的密文解密成加密前的明文。
对于一般的加密函数，如果我们将A’和B’相加，得到C’。我们用对C’进行解密得到的结果一般是毫无意义的乱码。
但是，如果f是个可以进行同态加密的加密函数， 我们对C’使用进行解密得到结果C， 这时候的C = A + B。这样，数据处理权与数据所有权可以分离，这样企业可以防止自身数据泄露的同时，利用云服务的算力。
B. 布尔代数的运算理论
在布尔代数上的运算被称为AND(与)、OR(或)和NOT(非)。代数结构要是布尔代数，这些运算的行为就必须和两元素的布尔代数一样(这两个元素是TRUE(真)和FALSE(假))。亦称逻辑代数.布尔(Boole，G.)为研究思维规律(逻辑学)于1847年提出的数学工具.布尔代数是指代数系统B=〈B，+，·，′〉
它包含集合B连同在其上定义的两个二元运算+，·和一个一元运算′，布尔代数具有下列性质：对B中任意元素a，b，c，有：
1．a+b=b+a，a·b=b·a.
2．a·(b+c)=a·b+a·c，
a+(b·c)=(a+b)·(a+c).
3．a+0=a， a·1=a.
4．a+a′=1，a·a′=0.
布尔代数也可简记为B=〈B，+，·，′〉.在不致混淆的情况下，也将集合B称作布尔代数.布尔代数B的集合B称为布尔集，亦称布尔代数的论域或定义域，它是代数B所研究对象的全体.一般要求布尔集至少有两个不同的元素0和1，而且其元素对三种运算+，·，′ 都封闭，因此并非任何集合都能成为布尔集.在有限集合的情形，布尔集的元素个数只能是2n，n=0，1，2，…二元运算+称为布尔加法，布尔和，布尔并，布尔析取等；二元运算·称为布尔乘法，布尔积，布尔交，布尔合取等；一元运算 ′ 称为布尔补，布尔否定，布尔代数的余运算等.布尔代数的运算符号也有别种记法，如∪，∩，-;∨，∧，?等.由于只含一个元的布尔代数实用价值不大，通常假定0≠1，称0为布尔代数的零元素或最小元，称1为布尔代数的单位元素或最大元.布尔代数通常用亨廷顿公理系统来定义，但也有用比恩公理系统或具有0与1的有补分配格等来定义的。
最简单的布尔代数只有两个元素 0 和 1，并通过如下规则（真值表）定义： ∧ 0 1 0 0 0 1 0 1 ∨01001111¬ 0 1 1 0 它应用于逻辑中，解释 0 为假，1 为真，∧ 为与，∨ 为或，¬为非。涉及变量和布尔运算的表达式代表了陈述形式，两个这样的表达式可以使用上面的公理证实为等价的，当且仅当对应的陈述形式是逻辑等价的。
两元素的布尔代数也是在电子工程中用于电路设计；这里的 0 和 1 代表数字电路中一个位的两种不同状态，典型的是高和低电压。电路通过包含变量的表达式来描述，两个这种表达式对这些变量的所有的值是等价的，当且仅当对应的电路有相同的输入-输出行为。此外，所有可能的输入-输出行为都可以使用合适的布尔表达式来建模。
两元素布尔代数在布尔代数的一般理论中也是重要的，因为涉及多个变量的等式是在所有布尔代数中普遍真实的，当且仅当它在两个元素的布尔代数中是真实的(这总是可以通过平凡的蛮力算法证实)。比如证实下列定律(合意(Consensus)定理)在所有布尔代数中是普遍有效的：
(a ∨ b) ∧ (¬a ∨ c) ∧ (b ∨ c) ≡ (a ∨ b) ∧ (¬a ∨ c)
(a ∧ b) ∨ (¬a ∧ c) ∨ (b ∧ c) ≡ (a ∧ b) ∨ (¬a ∧ c)
任何给定集合 S 的幂集(子集的集合)形成有两个运算 ∨ := ∪ (并)和 ∧ := ∩ (交)的布尔代数。最小的元素 0 是空集而最大元素 1 是集合 S 自身。
有限的或者 cofinite 的集合 S 的所有子集的集合是布尔代数。
对于任何自然数n，n 的所有正约数的集合形成一个分配格，如果我们对 a | b 写 a ≤ b。这个格是布尔代数当且仅当n 是无平方因子的。这个布尔代数的最小的元素 0 是自然数 1；这个布尔代数的最大元素 1 是自然数 n。
布尔代数的另一个例子来自拓扑空间： 如果 X 是一个拓扑空间，它既是开放的又是闭合的，X 的所有子集的搜集形成有两个运算 ∨ := ∪ (并)和 ∧ := ∩ (交)的布尔代数。
如果 R 是一个任意的环，并且我们定义中心幂等元(central idempotent)的集合为
A = { e ∈ R : e2 = e,ex = xe,x ∈ R }
则集合 A 成为有两个运算 e ∨ f := e + f + ef 和 e ∧ f := ef 的布尔代数。 Image:Hasse diagram of powerset of 3.png
子集的布尔格同任何格一样，布尔代数 (A,<math>land</math>,<math>lor</math>) 可以引出偏序集(A,≤)，通过定义
a ≤ b当且仅当a = a <math>land</math> b (它也等价于 b = a <math>lor</math> b)。
事实上你还可以把布尔代数定义为有最小元素 0 和最大元素 1 的分配格 (A,≤) (考虑为偏序集合)，在其中所有的元素 x 都有补 ¬x 满足
x <math>land</math> ¬x = 0 并且 x <math>lor</math> ¬x = 1
这里的 <math>land</math> 和 <math>lor</math> 用来指示两个元素的下确界(交)和上确界(并)。还有，如果上述意义上的补存在，则它们是可唯一确定的。
代数的和序理论的观点通常可以交替的使用，并且二者都是有重要用处的，可从泛代数和序理论引入结果和概念。在很多实际例子中次序关系、合取(逻辑与)、析取(逻辑或)和否定(逻辑非)都是自然的可获得的，所以可直接利用这种联系。 布尔代数的运算符可以用各种方式表示。它们经常简单写成 AND、OR 和 NOT。在描述电路时，还可以使用 NAND (NOT AND)、NOR (NOT OR) 和 XOR (排斥的 OR)。数学家、工程师和程序员经常使用 + 表示 OR 和 · 表示 AND (因为在某些方面这些运算类似于在其他代数结构中的加法和乘法，并且这种运算易于对普通代数熟悉的人得到积之和范式)，和把 NOT 表示为在要否定的表达式顶上画一条横线。
这里我们使用另一种常见记号，交 <math>land</math> 表示 AND，并 <math>lor</math> 表示 OR，和 ¬ 表示 NOT。(使用只有文本的浏览器的读者将见到 LaTeX 代码而不是他们表示的楔形符号。) 在布尔代数 A 和 B 之间的同态是一个函数 f : A → B，对于在 A 中所有的 a,b 都有：
f(a <math>lor</math> b) = f(a) <math>lor</math> f(b)
f(a <math>land</math> b) = f(a) <math>land</math> f(b)
f(0) = 0
f(1) = 1
接着对于在 A 中所有的 a，f(¬a) = ¬f(a) 同样成立。所有布尔代数的类，和与之在一起的态射(morphism)的概念，形成了一个范畴。从 A 到 B 的同构是双射的从 A 到 B 的同态。同态的逆也是同态，我们称两个布尔代数 A 和 B 为同态的。从布尔代数理论的立场上，它们是不能区分的；它们只在它们的元素的符号上有所不同。
C. 未来5年哪些技术将雄霸天下
3月19日-22日，IBM将召开IBM Think 2018大会，这个全球性的盛会将汇集40000多个高科技爱好者，会议主题将涵盖人工智能、数据分析以及物联网等诸多热点话题，旨在“让商业世界更智能”。
在这次活动中，IBM将给出他们对于未来五年的技术发展的预测，并解答有关新技术创新的问题以及这些创新会如何影响我们的生活。这五大技术预测包括Crypto-Anchors、Quantum Computing、Hacking、AI Bias、 AI Microscopes。
1. Crypto-Anchors
造假者人人喊打，而Crypto-Anchors和区块链结合起来能够有效打假。据悉，因经济欺诈全球每年会损失超6000亿美元，而IBM开发的防篡改数字指纹可嵌入产品中并与区块链链接以帮助证明真实性。
例如，Crypto-Anchors可以帮助证明拯救生命的药物是合法的，而不是伪造的。原本的疟疾药片可以涂上一层可食用的磁性墨水，只需简单扫描一下智能手机，医生或患者就可以立即发现该药片是安全和真实的。
除此之外，Crypto-Anchors还可以与特殊的光学设备、人工智能算法相结合，以识别物体的结构和标签，以验证它们是否真的如他们所说的。例如，一瓶1982年的波尔多葡萄酒或者昂贵的金属。
IBM设计了世界上最小的计算机，据了解这款电脑比我们平时见到的盐粒还要小，计算机能力可以达到1990年x86 PC的性能。
Crypto-Anchors的第一批模型可能会在未来18个月内推出，未来五年内，它们将推动各个领域的创新和进步。
2.量子计算
现在量子计算已经备受研究人员的青睐，五年内，量子计算必将成为主流，帮助开发人员解决之前一度被认为无法解决的问题。据IBM表示，量子计算只是将成为所有科学和工程计算的先决条件，大学教育将纳入量子计算的教学，量子算法和经典算法会同时教授。
而这些进步将推动着量子时代的到来，量子计算机将能够模拟更大的分子、化学反应和原子结合，这有助于新型材料的创造、个性化药物的开发以及更高效和可持续能源的发现。
未来，量子计算机不再是神秘的，会被普通大众所接受，未来五年内，业界将实现量子计算机和传统计算机共同解决特定问题的应用。
3.黑客
未来，量子计算机能够快速筛选出所有可能的安全概率，并且解密最强大的加密。目前IBM正在开发一种基于格密码的安全方法，它会将数据隐藏在格的复数代数结构中。
在数学领域，lattice存在很难解决的问题，而这个困难问题对于密码学家来说很有用，它可以用来保护数据，即使是在量子计算机中。
在数学领域，晶格存在很难解决的问题。这个困难对密码学家来说很有用，因为它可以用来保护信息，即使黑客在量子计算方面也是如此。基于格的密码术也是完全同态加密（FHE）的基础，而这可以在不查看敏感数据的情况下在文件上执行计算，从而防止受到攻击。通过FHE，信用报告机构可以在不解密个人数据的情况下分析和生成信用评分，初级保健医生可以在不透露患者身份的情况下共享医疗记录和相关数据。
目前我们的安全措施是严重不足的，未来五年，我们要在安全方面应该有更多的突破。
4. AI偏见
人工智能偏差将在未来五年内爆发。人工智能系统只与我们输入的数据保持一致，如果我们输入具有某些种族，性别或意识形态偏见的数据，那么人工智能偏见就会产生。不幸的是，许多AI系统现在都在接受这些不良数据的培训。IBM研究人员正在考虑如何确保人为偏差不会影响AI。
MIT-IBM Watson AI实验室正在研究使用计算认知建模来构建在决策中应用某些人类价值观和原则的机器，这其中的一个关键原则是避免偏见和歧视。IBM研究人员开发了人工智能算法，通过从之前被认为具有歧视性的数据中学习，减少了训练数据的偏差。IBM科学家还在开发一种无偏差的AI服务，a)补偿数据偏差，b)跟踪训练集中的偏差，或者c)引入偏差。最终用户可以确定每个场景中的可信度和偏差程度。
在未来的五年内，减少人工智能系统的偏差将是人类信任人工智能的关键，而且只有无偏差的人工智能才能生存。
5. AI显微镜
2025年，世界将有一半以上的人口生活在水资源紧张的地区，因此科学家们正在努力收集相关数据以防止这种情况发生。但即使是能够探测到水环境和化学物质的专门传感器，也不会无法预测意想不到的情况。
而检测浮游生物是一种感知水生健康的有效方法，但因为它们的微观大小，研究这些生物是困难的。IBM的研究人员正在建造小型、自主、人工智能的机器人显微镜，可以监测浮游生物，更好地了解浮游生物的行为，以及它们如何应对环境变化，并预测供水威胁。显微镜的芯片可以捕捉浮游生物的影子，从而产生一个健康的数字样本，而不需要聚焦。
在未来5年内，这些显微镜将发展的足够先进，能够在本地和实时分析解释数据。
D. 网络安全就业难度大不大
未邀自答。本来我都关机、躺下、准备睡觉了，结果手贱点了知乎，看到了这么一个问题，又看到好朋友 @scalers回答了这个问题，忍不住又把电脑打开，准备花一点时间认真回答一下这个问题。这可能不仅是对问题本身的回答，也是差不多这一年来我对信息安全这个领域的理解和体会吧。=============================利益相关：信息安全方向博士生，主攻Public Key Encryption，主要方向是Predicate Encryption。1-2年之内就要就业，方向应该就是数据安全了。这一年认识了不少领域内的前辈和朋友，了解到不少现状。=============================0. 总体感受：人才既饱和，又匮乏现在安全行业的现状基本是：上层人才极度匮乏，下层人才极度饱和。大概半年多前和一位领域内的人士聊天，对方说了这么一句话：我们招人要求真的不高啊，只要领域相关，7年以上工作经验就好了。当时，幼稚的我心想，我靠你逗我呢，这还要求不高？哪儿找安全领域干7年以上的人去？经过半年的折腾，我现在的感觉是：这个要求真的不高，一点都不高，可能太低了…为什么？因为信息安全这个领域太大了，大到什么程度呢？大到做这个领域的人可能需要把几乎计算机科学的所有领域全理解（注意，不是了解，是理解）以后，才能集大成，然后把这个领域做好。=============================1. 数学和计算机理论基础要求信息安全中最理论的基础是密码学。密码学谁提出来的？图灵提出来的。为什么是他提出的密码学？因为密码学的实现基础是图灵机，或者说是有限自动机原理。密码学的理论基础是抽象代数和信息论。想要比较深入的学习密码学里面的知识，至少要明白计算机领域的归约（Rection），计算复杂性理论；至少要明白抽象代数里面的群（Group）、环（Ring）、域（Field）；至少要了解信息论中信息熵的概念；这些如果不理解的话，安全证明估计就过不去了…要是追新，看看密码学界的发展，起码说提出一个名字能明白是什么意思，估计得了解了解椭圆曲线（Elliptic Curve），双线性对（Bilinear Pairing）或者多线性对（Multilinear Pairing），格（Lattice）等等。=============================2. 编程能力要求有人说了，我不用学密码学理论，我能看懂论文，把方案实现了就行了啊。因为实现的方案从理论上是否安全，要考察参数的选择。参数选择的话，就得看懂安全性证明了。我个人只是做了Java Pairing-Based Cryptography Library（jPBC）的一些实现，几乎时常会收到很多邮件，询问这个库怎么用，为什么自己实现的不对。多数情况都是因为对根上的东西没理解，导致用起来不对。有人说了，我也不用看懂论文，我能写最经典的密码学算法，能正确调用就好了。很遗憾，就算是最经典的密码学算法，即使是有经验的开发人员，绝大多数都不能正确实现。仅以RSA为例，请移步我的专栏文章：RSA有多安全，有多不安全？Black Hat 2014 - The Matasano Crypto Challenges解析 - 第一部分 - 刘学酥的密码学与信息安全专栏 - 知乎专栏看看里面有多少坑吧。=============================3. 计算机相关技术能力要求有人说了，我不用写密码学算法，我能正确用就行了。提到网络通信，就有计算机网络的相关知识了。我个人感觉计算机网络知识的复杂度现在和操作系统都差不多了。尤其是现在分布式系统，比如分布式计算和分布式存储技术的普及，分布式计算机网络本身就构成了一个比操作系统还要复杂的总系统。做安全的话，没有计算机网络和操作系统的知识几乎只能做点皮毛工作。提到网络和操作系统，就会想到这本身就需要比较强的编程能力。举个简单的例子，Java优秀的网络通信框架Netty和MINA（感谢 @Edsger Lin 的指正，这里打错了），是不是需要了解一下？HDFS，MapRece是不是了解一下？要不要看看源代码… 来吧，这相关的资料、书籍，可以放满一个书柜了。=============================4. 网络安全技术要求有人说了，我也不用懂这些，我是做技术的，了解网络知识以后，找漏洞挖漏洞，直接走向人生巅峰！怎么说呢，漏洞这个东西虽然知识本身要求的不深入，但是非常考验广度。比如数据库的了解，网络得了解，各种Web语言得了解，里面有什么坑得了解。而且，很多时候漏洞检测和网络渗透会涉及到语言本身上去。举个例子，Black Hat 2014中有个视频，所在的公司开发了一套漏洞检测工具Ravage（为什么我知道，我听译的…逆天漏洞检测及渗透生成工具——RAVAGE课程详情）。这个工具的制作已经深入到JVM的汇编层了。=============================5. 文档能力和与人交流的能力信息安全领域，不光是技术层面的，还有人员层面的。软件开发过程中出现的漏洞，绝大多数都是开发人员没有遵守安全软件开发要求而导致的。同时，各个公司、各个产品的安全架构，安全技术都不太一样。这种时候，为了保证产品的安全特性，就需要文档撰写和阅读能力，以及交流能力了。我和某位领域内人士交流的时候，总听到一种抱怨：我靠，这安全机制不是瞎搞么，这怎么评估，怎么实现？很遗憾，互联网发展太快了，很多东西都没有模块化体系化，现实就是这样。想要解决这个问题，就需要一群在计算机各个领域内都精通，或者退一步，都了解的人，将各种安全技术和产品抽象，从而提出并设计架构。这样才能提出一种比较通用的方法，从架构上去解决大部分的安全问题。不过这对一个人的要求可是有点高啊。安全又仅仅是技术问题吗？非也。信息安全中，技术占3成，管理占7成。技术再好，密钥管理不成熟，开发流程不成熟，访问控制机制设计的不成熟，甚至私下交易，从内部泄露用户隐私，也会导致严重的安全问题。这并不是耸人听闻。CSDN密码数据库泄露可能仅仅是冰山一角。要我看，用户的密码早就被泄露光了… 当然现在已经好了很多。这就意味着，管理也是个很困难的问题。说到管理，交流能力也是必不可少的。=============================6. 其他能力信息安全和通信技术是密不可分的。通信技术的发展必然会导致信息安全技术的发展。举例来说，枚举法是最没创意的攻击方法了。但是现在有了高性能计算机，分布式计算机系统，对于几年前的数据，用枚举法可能反而比其他方法更快。另一个例子，量子计算领域现在蓬勃发展，没准几年，十几年或者几十年后量子计算机就普及了。这并不是不可能，想想计算机从刚出现到现在人手几台一共花费了多长时间？那个时候，现有的体制全部推翻重来，作为安全人员就要更新自己的知识库了。当然了，这个例子有点极端，量子计算机真的来了，所有计算机科学相关的从业人员就要洗牌了。总的来说，信息安全领域要求从业人员随时学习，随时更新知识库。而且这种更新速度是依赖于计算机科学这门学科的发展而来的。2008年DDoS攻击还没影子呢，现在DDoS几乎就是家常便饭了。网络的迅速发展，特别是后面云计算云存储的发展，给安全从业人员又带来了更多的问题。这必须要求从业人员随时更新自己的知识，持之以恒的站在最前沿思考问题。=============================7. 有人能做到吗？密码学精通，可以到安全研究院。比如很多着名密码学家，Gentry，Shoup什么的就在IBM，进行全同态加密的理论研究和具体实现。而且，理解密码学的人学其他方面也比较快。但是需要到领域内快速积累。编程能力强，计算机相关技术强，就可以不光做安全了。但安全领域绝对欢迎这样的人才。网络安全技术能力强，可以到任何一家互联网公司做安全。知乎上的几位技术派大牛们，大多是这方面的佼佼者。文档能力和与人交流的能力强，可以做安全咨询。这是个比较有意思的领域。这个领域更需要广泛了解安全的相关知识。不仅从技术角度，也要从管理角度。我自己只是在公钥密码学中的一个很小的领域有一点点很小的成绩。因为计算机基础知识不足，接下来的一年我估计要各种补基础知识了，而且估计还补不完。上面说的这些对人才的需求，基本上只要精通一点，就是领域内的佼佼者了。所以，信息安全领域是一个集大成的领域。而且几乎任何一个分领域对于领域内知识的要求，都高于本身的要求。因为基础不够的话，想做安全就有点痴人说梦了。=============================8. 回到主题：会饱和吗？回到问题上面来，安全人才会达到饱和吗？我认为有生之年能把上面说的起码都做过一遍，几乎都是不可能的。信息安全的人才要求很高。能力强，哪怕是一方面能力强，都可以从茫茫人海中脱颖而出。一个直接的体现就是信息安全周围配套内容的普及。我在做Black Hat，包括密码学一些视频的听译时，就尝试过让别人帮忙听写，我来翻译。结果，即使是专业听译人员，拿到这些视频也都瞎了。因为专业词汇太多，几乎是中文都不知道什么意思。Black Hat系列这么好，为什么一直以来没人做字幕，听写翻译？因为确实对听译人员要求很高。我自己水平有限，只能听译密码学、Java、以及部分数据库、网络通信相关主题的Black Hat，而且也会遇到各种问题，遇到从来没听说过的技术、开源代码、工具、或者思想。当然这个过程也是收获的过程。所以，从高层看，信息安全人才应该一直会保持匮乏的状态，等待新鲜血液的注入。另一方面，由于门槛太高，不少人会在门外徘徊。门外的人多了，饱和一词也就来了。对于我自己，虽然得到了领域内人士的部分认可。但是，越往里面走，越发现里面的坑有多深。唯一的办法就是不停的学习和更新知识。毕竟，学习要比提出新方法简单多了，大家说对吗？=============================9. 只有信息安全领域是这样？就如同事物都是螺旋向上发展的一样，正像其他回答说的那样，任何领域都是：水平不高，哪里都饱和；水平高了，哪里都会要。什么叫水平高，高到什么程度就够了？我认为没有尽头。一个领域，越是钻研，越是往深了看，就越发现自己的渺小和无能。这会反过来导致更强的求知欲和更强的动力。等觉得自己小到只是一个沙子的时候，抬头一看，可能就会明白，绝大多数人，可能连分子大小都没到，但他们认为自己内部的原子和电子，就是整个世界。希望我们都能成为一粒沙子，看着大海的波涛汹涌，而毫无意识的，为这个世界的组成贡献自己的一份力量。以上。
E. 什么是隐私计算技术
在数字化浪潮推动下，数据领域的技术创新、场景应用与管理服务日益成为各个行业领域数字化转型发展的重要驱动力。同时，“数据流通”与“数据安全”间的矛盾也日益升级，成为影响数字化发展的制约因素。
安全VS发展
“安全”与“发展”，一直是数据管理领域的两大重要主题。二者既矛盾对立，相互制约；又在不断的技术创新下追寻均衡，最大限度实现数据的价值。
矛盾制约
“数据”作为一种特殊的市场资源与生产要素，其自身特点决定只有在更大范围的 社会 共享中才能发挥其真正的资源价值。 在人工智能、大数据、云计算等技术快速应用推广的当下， 不断提高的算力+不断优化的算法，将通过不同维度、不同领域的大数据发现事物间蕴藏的规律，并运用规律解释过去、预测未来。
智能算法持续优化、提升的重要前提即是通过海量、多元的大数据资源进行数据训练， 客观上有着较强的数据共享使用需求， 这与具有“信息数据共享和透明”特点的区块链技术不谋而合，相辅相成，因此近年来区块链技术发展应用迅速。 但需要注意的是，数据的共享交换虽然提升了数据自身价值，但也不可避免的出现侵犯数据所有者“数据隐私”的安全问题，数据共享挖掘面临合规监管，数据技术发展应用陷入瓶颈。
均衡发展
“在矛盾中寻找平衡”，是目前数据领域技术创新应用的重要课题。 客观市场环境的快速变化也为“数据流通”与“数据安全”的均衡发展形成强大驱动力。
2019年末，一场突如其来的新型冠状病毒疫情在世界范围内蔓延肆虐，大量民众不幸罹难，各国经济发展更是遭受沉重打击。在客观疫情防控形势下， “数字化转型发展”成为各国恢复经济秩序和建立全新国际竞争优势的重要战略措施。 在这样的背景下，数据作为全新的生产要素，随着功能价值不断提升，技术应用不断拓展，数据的“流通使用”和“安全保障”也日益受到行业发展与政府监管的重视。
数据技术创新应用，一方面对数据安全保障提出了全新挑战，另一方面也以技术创新形式给出了相应的答案——“区块链+隐私计算”。
区块链+隐私计算
数据时代的信任机制与隐私保护
区块链技术是一种通过去中心化、高信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。 由于具有“去中心化”、“分布式数据存储”、“可追溯性”、“防篡改性”、“公开透明”等优势特点，区块链技术能够有效解决数据领域的数据真实性、安全性与开放性问题， 通过建立可信任的数据管理环境，防范和避免各类数据造假、篡改、遗失等数据管理问题，促进数据的高效共享与应用。
一如上文所述，区块链技术具有“信息数据共享和透明”的特点，但无论从市场商业竞争角度还是个人信息安全角度来看，都没有人希望自己的数据完全公开、透明。因此， 隐私保护合规成为数据管理领域的一条重要“红线”，一方面保护着数据所有者的隐私安全，另一方面也影响着数据流通共享的效率与发展。
那么有没有一种技术既可以保证信息数据的高效流通共享，却又不会越过隐私保护合规红线？
如果说“区块链”技术建立了数据时代的信任机制，那么“隐私计算”则在数据共享洪流中为数据所有者建立了安全的隐私保护防线。
“隐私计算”， 即面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。 简单来说，隐私计算即是从数据的产生、收集、保存、分析、利用、销毁等环节中对隐私进行保护的技术方法。
同区块链技术一样，隐私计算并不特指某一门技术，而是一种融合了密码学、数据科学、经济学、人工智能、计算机硬件、软件工程等多学科的综合技术应用。 隐私计算包括一系列信息技术， 如业界较早提出的 安全多方计算（MPC）技术、 以硬件技术隔离保护为主要特点的 可信执行环境（TEE）技术、 基于密码学和分布式计算实现多方协作机器学习的 联邦学习（FL）技术，以及如同态加密、零知识证明、差分隐私等辅助性技术，都属于隐私计算范畴。
安全多方计算（MPC），是一种在参与方不共享各自数据且没有可信第三方的情况下安全地计算约定函数的技术和系统。 通过安全的算法和协议，参与方将明文形式的数据加密后或转化后再提供给其他方，任一参与方都无法接触到其他方的明文形式的数据，从而保证各方数据的安全。
可信执行环境（TEE），是指CPU的一个安全区域， 它和操作系统独立开来，且不受操作系统的影响。 在这个安全区域里保存和计算的数据不受操作系统的影响，是保密且不可篡改的。
联邦学习（FL）， 是指在多方在不共享本地数据的前提下，进行多方协同训练的机器学习方式。联邦学习技术支持 数据不出域，而是让算法模型进行移动，通过数据训练进而优化算法模型。
隐私计算技术的目的在于让数据在流通过程中实现“可用不可见”，即只输出数据结果而不输出数据本身。 这一方面保证了数据所有者的数据所有权不受侵犯，满足数据流通的合规性；另一方面在隐私保护技术加持下，各方主体拥有的信息数据能够高效流通使用，不断扩大数据价值，赋能各个行业领域数据应用。
举例如在医疗数据领域， 各类医疗数据的 隐私性要求较高、数据量较大， 通常只保存在本地机构的信息系统中， 很难实现高效的医疗数据流通、共享与使用， 无法为医疗领域的各类病理研究、医疗诊断与技术创新形成数据支持，不利于创新医疗技术研发与应用。
但如果能 通过隐私计算技术支持，在保证数据“可用不可见”的前提下，实现不同区域、不同医疗机构医疗数据的高效流通使用，持续优化医疗行业的各类算法模型，将为实现医疗行业的精准医疗、远程医疗、智能医疗等医疗技术服务创新形成强力数据支持。
数字化发展浪潮之下，“数据”作为一种全新的重要市场资源与生产要素，其快速发展与管理应用日益受到国家的重视，并不断赋能各个行业领域发展。同时，数据领域存在的隐私安全问题也令数据管理应用陷入发展困境。 可以预见，区块链技术和隐私计算技术的结合，将是数据管理领域一次重要的尝试 探索 ，对数据领域发展产生重要影响。
F. 求一个整数上的全同态加密方案程序，要求JAVA或C++编写 邮箱[email protected]
加密算法，
简单些不安全，
全靠自己写逻辑，
定规则
复杂化了，
自己不可控，
我建议你还是自己定个规则，
搞加密的人很少，
自己写算法的人，
根本找不到···········
G. 2阶3阶4阶5阶魔方各有多少种组合怎么计算的呢
计算这个需要用到高中数学里排列组合知识。我给你简单算一下，看懂就够，看不懂也别深究，这个属于魔方理论范畴了。例如二阶有3674160种不同的变化，计算的时候先确定位置，再确定色相，最后排除不能复原的情况。具体算法，八个角块全排列，是8！个，然后每个角块有三种色相（即正确，正确块顺时针转一次，正确块逆时针转一次，就这三种），所以数量是3^8（这是三的八次方），刚才这两个相乘作为分子。然后，单独一个角块色相错误不能还原（一共三种色相），所以要除以3；接着，因为2阶没有中心块，要以底面为参考，所以会有所谓的同态，同态数为24种，所以要除以24。所以2阶魔方所有变化数为8！×3^8/3×24=3674160种。 solve by:魔方小镇2号团队～通海吴
H. 量子密码，用量子做为密码的途径和前景
应该这么说，量子通信是量子物理和信息科学结合的产物，由于经典密码学并不能保证通信的理论安全性，而量子通信根据量子基本理论而具有绝对的安全性。一旦有窃听存在，就会引起误码，而被通信双方发现。如今最有可能最先实现的量子通信方式是量子密钥分发，即先通过量子密钥分发完成绝对安全的密钥分发，再以“一字一密”的方式进行保密通信。量子密钥分发（QKD）主要包括准备-再测量（prepare-measure）和基于纠缠源（entanglement-based）。经典协议主要是BB84，还有BB92和六态协议。由于分裂攻击的可能，现在协议还需要加入诱骗态，我国王向斌教授的三态协议是很好的应用协议。国内有多个小组在进行的研究，国家也投入比较大，蛮有看点的，但是在实用化上要走的路非常多。
I. 为保护数据安全，解锁前部分功能不可用为保护数据安全解锁且部分功能不可用
矛与盾：数据的开放应用与数据的隐私安全保护
一系列与“隐私数据”有关的事件在最近接二连三的出现在眼前。
数据计算后所产生的价值是不可估量的。对大数据应用或人工智能企业来说，合理边界和方式使用用户数据，已成为从企业到产业乃至整个社会发展的核心驱动力。
但保护“隐私安全”同样迫切。就像熵增科技创始人杨更曾说的，隐私就是我们故意要保持的信息不对称。一个没有隐私的人，相比一个有隐私的人是处于劣势的。而保护隐私能让个人处于更加公平的大环境中。
要让数据保持隐私安全不难，不收集、不去使用即可做到。但要推动数据作为生产要素产生价值和贡献，看似是盾与矛的关系，该如何化解？
既与又：隐私安全计算成为“唯一技术解”
中国科学院院士鄂维南曾在公开演讲中表示，数据作为一种特殊的资源，需要流动起来才能产生价值。不过，这种流动不是数据本身的共享，而是“数据价值”的流动，实现数据“可用不可见“。既能满足数据流动需求，又能保护数据与隐私安全。
因此需要一个“转换器”来实现数据安全和应用开放的“既与又”。隐私安全计算被认为是当下完成这一使命的“唯一技术解决”,是一门数据提供方不泄露原始数据和不泄露计算算法的前提下，对数据进行分析计算并能验证计算结果的信息技术。
隐私安全计算本身并不是一个单一技术，基于不同的信任假设和应用场景可以选择出适配相应条件的技术，括如基于硬件的 TEE、基于密码学的安全多方计算（MPC）和全同态加密（FHE）、源自人工智能的联邦学习等等，实现“数据价值”的共享。
国内已经涌现出一批以隐私安全计算为核心技术的企业。相关企业正通过隐私安全计算实现数据流通：数据不出平台，只在平台内授权使用，只输出数据的结果。
数据要素市场的建立应该成体系和规模，应该通过生态进行快速搭建。
总的来说，影响“隐私安全计算”转换数据价值共享效率有两大因素——技术和生态。技术是通向“数据价值共享”的工具，生态是繁荣“数据价值共享”的关卡。
J. 请问除了同态加密算法适合用于电子投票还有什么算法适合电子投票跪求大神提议
曾经看到过一种基于区块链技术的电子投票算法，不知道是否满足要求。