Pyfhel：PY马拉松F或H omomorphicËncryption大号ibraries。 版本：[ v2.3.1 ] 状态：稳定 描述：允许在整数的整数|向量上进行加，减，乘，标乘积。 该库充当最高级的C ++ HE库的优化Python API。 语言：C ++ 17之上的Python（3.5+）和Cython。 操作系统：Windows（在MSVC2017 ， MSVC2019和gcc6 for WSL上进行了测试）和Linux（在gcc6进行了测试）。 不支持MacOS。 :warning: 必需：Python必须已经用C ++ 17编译： g++>=6 | MSVC 2017+ :warning: Docs ：目前，仅记录了API []。 实例被大量评论。 依赖关系：有两种可能的后端（均与Pyfhel一起提供），C ++中的HE库： （默认无外部依赖项）。 （无外部依赖项） WI

HElib 是同态加密方法的一个实现

LEAF：基于同态加密的高效密文检索技术.pdf

传统的电子投票应用中，若投票服务器管理方出现安全问题，投票过程中的匿名性、完整性和公开可验证性将难以保证。针对此问题，设计实现了一个基于全同态加密技术的电子投票方案。首先基于全同态加密算法，结合PKI和数字签名技术设计了一个安全电子投票方案；然后针对电子投票的特殊性，基于HElib同态算法库设计了一个高效的同态密文加法器；最后在同态密文加法器的基础上，实现了安全电子投票系统。安全性方面，该投票方案有效地解决了电子投票中匿名性、完整性和公开可验证性的难题；而在性能上，测试表明该投票系统可以基本满足应用场景的使用需求。

这是由IBM用c++编写的全同态加密库HElib，可以实现加、减、乘的全通加密操作，有了这些基本操作，我们就可以实现任意形式的计算，进而将全同态加密技术应用在各行各业的安全领域。

同态加密的简介与综述 简单介绍了同态加密的研究现状与未来发展趋势

应用场景 （全）同态加密 同态加密分类 密文检索 效率影响因素 Razborov-Smolenski近似方法 AGHL算法 LEAF算法概览 定位 提取 重建 参数选择 算法复杂度对比 实验结果

目录 一、同态加密技术简介 二、同态加密的发展 三、多密钥全同态加密 四、同态加密的实现与应用

区块链的本质：非信任环境中的信任服务基础设施 数据共享的痛点 数据主权：来自多领域的挑战 加密数字货币场景 从错误印象谈起 账户问题 事件时序的见证 有效支付的见证 交易后业务处理场景 供应链溯源场景 穿透式采购供应链融资场景 资产端的信息不对称：倒金字塔迷局 供应链金融应用——破解倒金字塔之谜 大数据交易场景 裸数据交易：伪命题 “裸”数据交易的痛点 换个思路：卖服务 数据API使用权交易 加上区块链 数据通过Chemistry增值 掩藏意图 背靠背求交集场景 不靠谱的做法：引入第三方 没面子的做法：砸硬盘 入向边界控制场景 出向边界控制场景 CCP（中央对手方）方案 基于CCP的隐私保护方案 基于tear-off的隐私保护方案 基于state channel的隐私保护方案 “非零”知识交互 零知识交互与证明 同态加密 请教：深度学习能否同态？ 两个维度，一条分界 尺有所长，寸有所短 算法、协议、系统 总结

云计算环境下基于全同态加密的人脸信息保护.pdf