秘密最大值计算装置、系统、方法及计算机程序产品

    公开(公告)号:CN114945964B

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202080092443.1

    申请日:2020-01-17

    Abstract: 秘密最大值计算装置,设为集合X={[[x1]],[[x2]],...,[[xn]]},该装置包括:输出部(1),在n=1的情况下,分别输出[[x1]]以及[[1]],作为最大的隐匿值[[y]]以及标志[[z(x1)]];比较部(2),针对X的元素的组#imgabs0#的每一个,计算关于规定的顺序而哪一个大的比较结果;标志计算部(3),针对各[[xi]],计算与所述各[[xi]]有关的所有的比较结果是否为“大”,将该计算出的值设为标志[[z(xi)]];以及最大值计算部(4),使用所述[[z(xi)]],计算最大值[[y]]。

    秘密数组访问装置、秘密数组访问方法以及记录介质

    公开(公告)号:CN113518991B

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202080007097.2

    申请日:2020-01-09

    Abstract: 高效地进行对数组的访问而不公开访问了的位置。存储部(10)存储数组x'→的隐匿值的数组[x'→]、和与隐匿值的数组[x'→]的各要素对应的地址的数组a'→。刷新部(11)求出随机的参数F的隐匿值[F]、以随机的置换ρ对数组x'→进行了置换后的数组x→的隐匿值的数组[x→]、从地址的数组a→的各要素中通过函数TagF计算出的公开标签的数组b→。访问部(12)对于与从访问位置j的隐匿值[j]中通过函数Tag和参数的隐匿值[F]计算出的标签对应的隐匿值的数组[x→]的要素,进行期望的访问。

    秘密计算系统、秘密计算装置、方法及程序

    公开(公告)号:CN117157690A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202180097175.7

    申请日:2021-04-19

    Abstract: 根据一个实施方式的秘密计算系统包括各自持有被隐藏的输入序列的三方份额的第一秘密计算装置、第二秘密计算装置及第三秘密计算装置,第一秘密计算装置具有第一转换部,将自身持有的三方份额转换为与第三秘密计算装置之间的双方份额;第一计算部,计算从对自身持有的双方份额应用自身持有的置换而得到的结果,减去对以预定的方法确定的第一序列应用根据置换确定的第二置换而得到的结果和以预定的方法确定的第二序列而得到的第三序列;及第一发送部,将第三序列和第二置换发送到第二秘密计算装置,第三秘密计算装置具有第二转换部,将自身持有的三方份额转换为与第一秘密计算装置之间的双方份额;第二计算部,计算在对自身持有的双方份额应用根据置换确定的第一置换而得到的结果上,加上第一序列而得到的第四序列;第二发送部,将第四序列发送到第三秘密计算装置;及第一输出部,将第二序列,作为对输入序列应用置换而得到的结果的与第二秘密计算装置之间的双方份额,第二秘密计算装置具有第二输出部,将在第三序列上加上对第四序列应用第二置换而得到的结果而得到的序列,作为对输入序列应用置换而得到的结果的与第三秘密计算装置之间的双方份额。

    秘密S型函数计算系统、装置、方法及记录介质

    公开(公告)号:CN112805769B

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN201980064800.0

    申请日:2019-09-25

    Abstract: 提供高速并且高精度地对S型函数进行秘密计算的技术。秘密S型函数计算系统将g(x)设为能秘密计算的函数,根据输入值x的份额[[x]]计算对于输入值x的S型函数的值的份额[[σ'(x)]],包括:第一比较单元,生成第一比较结果[[c]]=less_than([[x]],t1);第二比较单元,生成第二比较结果[[d]]=greater_than([[x]],t0);第一逻辑计算单元,生成第一逻辑计算结果[[e]]=not([[c]]);第二逻辑计算单元,生成第二逻辑计算结果[[k]]=and([[c]],[[d]])或者[[k]]=mul([[c]],[[d]]);以及函数值计算单元,计算份额[[σ'(x)]]=mul([[k]],[[g(x)]])+[[e]]。

    秘密决策树学习装置、秘密决策树学习系统、秘密决策树学习方法、及程序

    公开(公告)号:CN116324938A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202080106144.9

    申请日:2020-10-16

    Inventor: 滨田浩气

    Abstract: 一个实施方式的秘密决策树学习装置是一种通过秘密计算使决策树进行学习的秘密决策树学习装置,其具有:输入部,输入由多个记录构成的数据集合,所述多个记录包括1个以上的说明变量的属性值和目标变量的属性值;及学习部,按照所述决策树的每个层次,集中进行所述层次中包含的所有节点的所述数据集合的划分,由此使所述决策树进行学习。

    秘密决策树测试装置、秘密决策树测试系统、秘密决策树测试方法、及程序

    公开(公告)号:CN116324828A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202080106086.X

    申请日:2020-10-16

    Inventor: 滨田浩气

    Abstract: 一个实施方式的秘密决策树测试装置是一种当通过秘密计算使决策树进行学习时对所述决策树的各节点的划分条件进行评价的秘密决策树测试装置,其具有:输入部,输入由所述决策树的用于学习的数据集合中包含的各数据的特定的类别属性值构成的类别属性值向量、由所述各数据的标签值构成的标签值向量、及表示所述各数据的至所述各节点的分组的组信息向量;频度计算部,使用所述类别属性值向量、所述标签值向量、及所述组信息向量计算属于各组的数据的第1频度、所述各组中的每个标签值的数据的第2频度、属于根据表示所述类别属性值是否包含于预定的集合的条件的划分条件对所述组进行划分而得的划分组的数据的第3频度、及所述划分组中的每个标签值的数据的第4频度;及价计算部,使用所述第1频度、所述第2频度、所述第3频度、及所述第4频度计算用于评价所述划分条件的评价值。

    秘密最大值计算装置、方法及程序

    公开(公告)号:CN114930431A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202080092455.4

    申请日:2020-01-17

    Abstract: 秘密最大值计算装置包括:初始化部(1),设为X′=X;对创建部(2),从X′中以哪个元素都不包含在2个以上的对中的方式创建1个以上的对;决定部(3),针对所创建的1个以上的对的每一个,通过秘密计算来决定在1个以上的对的各自中包含的[[xi]],[[xj]]中的、较大值的隐匿值;集合更新部(4),在X'中存在没有包含在1个以上的对中的隐匿值的情况下,将包括X′中的没有包含在1个以上的对中的隐匿值和由决定部所决定的隐匿值的集合设为新的X′;控制部(5),进行控制以反复进行上述的处理,直到|X′|=1为止;以及标志决定部(6),决定标志[[z(xi)]](i=1,…,n),使得在[[xg]](g∈[1,n])为最大值时为[[z(xg)]]=[[1]]、在i≠g时为[[z(xi)]]=[[0]]。

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