多方安全计算在通信网络中的隐私保护与数据安全.pdf
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1、PAGE051多方安全计算通过分散存储和计算过程,保护数据在通信过程中的隐私和机密性。神经网络算法在威胁检测、恶意软件检测、用户身份验证、加密解密、异常检测和预警等方面发挥重要作用。进一步讨论了神经网络算法在通信安全构建中的拓展。以某5 G 手机卡激活为例,介绍了基于神经网络算法的多方安全防护流程。多方安全计算和神经网络算法的应用有助于提高通信网络的安全性和隐私保护,该技术的发展将在未来的通信网络中发挥重要作用,确保用户隐私和数据的安全。Multi-party secure computing protects the privacy and confidentiality of data i
2、n the communication process through decentralized storage and computing process.Neural network algorithms play an important role in threat detection,malware detection,user authentication,encryption and decryption,exception detection and early warning.The expansion of the neural network algorithm in
3、the communication security construction is further discussed.Taking a 5G mobile phone card activation as an example,this paper introduces the multi-party security protection process based on neural network algorithm.The application of multi-party secure computing and neural network algorithms helps
4、to improve the security and privacy protection of communication networks,and the development of this technology will play an important role in the future of communication networks,ensuring the security of user privacy and data.多方安全 神经网络 通信安全 数据multi-party security;neural network;communication securi
5、ty;dataDoi:10.3969/j.issn.1673-5137.2023.04.006摘 要 Abstract关键词 Key Words1.引言随着信息技术的迅速发展和广泛应用,隐私保护和数据安全在通信网络中变得尤为重要。传统的加密和访问控制技术已经无法应对日益复杂和智能化的网络攻击,因此需要引入更先进的安全技术来应对这些挑战1。多方安全计算(Secure Multiparty Computation,SMC)作为一种保护隐私和数据安全的新兴技术,为通信网络中的隐私保护和数据安全提供了新的解决方案。多方安全计算是一种分布式计算模型,允许多个参与者在不暴露私密输入的情况下进行计算。通过将
6、数据分散存储和计算过程分割,多方安全计算确保了数据在通信过程中的隐私性和机密性2。参与者之间的计算是通过协议进行的,保证了每个参与者都只能获得自己的计算结果,而无法得知其他参与者的私密输入。这种分布式计算模型为通信网络中的隐私保护提供了一种有效的方式3。在多方安全计算中,神经网络等人工智能技术发挥了重要作用。神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型,具有自主学习和适应能力。通过将神经网络与多方安全计算相结合,可以实现在通信网络中的数据隐私保护和数据安全。例如,利用神经网络模型可以对数据进行加密和解密,从而确保数据在传输和存储过程中的安全性。此外,神经网络还可以用于检测和预防恶意攻击,通过对网络
7、流量和行为进行分析,及时发现和应对潜在的安全威胁4。神经网络等人工智能技术在其中的应用进一步增强了多方安全计算的效果,使其能够应对日益复杂和智能化的网络攻击5。在未来的通信网络中,多方安全计算和神经网络技术将发挥越来越重要的作用,保障用户的隐私和数据安全。2.多方安全计算思想多方安全计算是一种计算模型,旨在保护多个参与者在合作计算中的隐私和数据安全。在传统计算模型中,参与多方安全计算在通信网络中的隐私保护与数据安全 吴国辉(中移铁通江西分公司 江西 新余 338025)网络安全Network SecurityPAGE052网络安全Network Security者必须将其私密输入发送给计算中心
8、或第三方,这可能导致数据泄露和隐私侵犯的风险。而多方安全计算通过引入密码学和协议来解决这一问题,使得计算可以在不暴露私密输入的情况下进行。多方安全计算的核心思想是将计算分散并由参与者共同完成,而无需将私密数据发送给其他参与者。参与者之间通过使用密码学协议进行通信和协作,确保每个参与者只能获得其个人输入的计算结果,而无法得知其他参与者的私密输入。这种方法有效地保护了参与者的隐私和数据安全。多方安全计算可以应用于各种计算任务,包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。参与者可以共享数据集并进行计算,而无需披露其数据内容。这对于合作研究、跨机构数据分析和隐私敏感任务非常有价值。多方安全计算的实现涉及多个关
9、键技术,包括安全多方计算协议、安全加密算法、零知识证明和秘密共享等。这些技术的结合和应用使得多方安全计算成为一种强大的隐私保护和数据安全工具。研究者们正在不断努力改进和优化多方安全计算的算法和协议,以提高其效率和可扩展性。3.通信网络中的隐私保护与数据安全特征分析在常见的通信网络中,隐私保护和数据安全问题是备受关注的,通信网络中的隐私保护和数据安全问题是严重的挑战。只有通过综合的技术和用户意识的提高,才能有效应对这些问题,确保通信网络的安全性和用户的隐私保护。以下表1是其些常见通信网络中的隐私保护与数据安全特征。表1:隐私保护与数据安全特征分析表4.多方安全计算下的神经网络算法拓展构建多方安全
10、计算下的神经网络算法在隐私保护和数据安全方面的结合拓展了通信网络安全的边界。通过在多方安全计算框架下使用神经网络算法,可以实现更高级别的隐私保护和数据安全。传统的机器学习算法通常要求数据集集中存储在单个位置进行训练,但这会带来隐私泄露的风险。在多方安全计算下,可以利用神经网络算法实现联合学习,使得多个参与者能够在不共享原始数据的情况下进行模型训练。参与者可以共同训练神经网络模型,通过加密协议保护数据的隐私性。这种联合学习方法可以在保护数据隐私的同时,充分利用各方的数据来提高模型的性能和准确性。在多方安全计算中,神经网络算法可以应用于加密推理和预测任务。参与者可以在保持数据加密的情况下,将加密输
11、入传递给神经网络进行计算。通过使用安全多方计算协议,神经网络可以对加密输入进行计算并生成加密输出,而不暴露数据的明文形式。这种加密推理和预测方法可用于隐私敏感任务,如医疗数据分析和金融预测,保护个人隐私和敏感信息。多方安全计算可以扩展到神经网络模型训练阶段,以保护模型的隐私和机密性。传统的神经网络模型训练通常在集中式服务器上进行,这可能导致训练数据的泄露和模型的盗用。通过将训练过程分割并在多个参与者之间进行安全计算,可以实现安全的神经网络模型训练。参与者共享模型参数的更新,而不共享原始数据。这种方法可以防止敏感数据的泄露,并增加对模型的控制和保护。对抗性隐私保护是多方安全计算下神经网络算法拓展
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