Confidentiality without Encryption For Cloud Computational Privacy
技术的进步已经产生了新的计算模型，任何个人/组织云服务消费者（这里表示为CSC）可以将其数据上的计算密集型任务外包给远程云服务提供商（CSP），以获得许多优势，例如更低的成本，可扩展性等，但这些优势带来了更大的成本“数据的安全和隐私”正是由于这个原因，许多CSC对转向云计算模型持怀疑态度。虽然密码学研究的进展是有希望的，但还没有实际的解决方案来对加密数据执行任何操作[1]。正是由于这个原因，我们迫切需要找到其他可行的解决方案，以使我们从云计算中受益。过去提出了一种无需加密就能提供机密性的技术，即Ronald L. Rivest [2].虽然这种技术已被提出用于基于分组的通信系统，但它并不适用于所有云服务模型，如软件即服务，平台即服务或云结构即服务[3]。在本文中，我们提出了一种适应这种技术在云计算设置CSC的外包计算密集型任务，如Web日志解析，DNA测序等MapReduce像CSP服务。
2012-08-01 cs.CR
Enhancing Privacy in Federated Learning via Dual Obfuscation of Gradients and Training Images
Chiba University（千叶大学）；Tokyo Metropolitan University（东京都立大学）
该研究针对联邦学习中模型更新易泄露训练数据的问题，提出结合随机二值权重梯度修改与客户端-图像独立密钥图像加密的双重混淆方法，可减少视觉信息泄露且不显著降低分类性能。
2026-08-21 cs.CR
Data Querying with Ciphertext Policy Attribute Based Encryption
数据加密限制了查询的能力和效率。加密数据的直接处理在理想情况下应该是可能的，以避免对数据解密、处理和重新加密的需要。保持数据的可搜索性和可排序性至关重要。也就是说，有些信息是故意泄露的。这种故意泄漏技术被称为“加密数据查询方案”，它提供了机密性以及加密数据查询，但并不意味着提供灵活的访问控制。本文建议使用基于密文策略属性的加密（CP-ABE），以解决三个安全需求，即：机密性，加密数据的查询，和灵活的访问控制。通过结合灵活的访问控制和数据机密性，CP-ABE可以认证谁可以访问数据和拥有的秘密密钥。因此，本文确定有多少数据泄漏，以弄清楚什么样的操作是允许的数据加密时，CP-ABE。
2022-09-29 cs.CR
Comment on "AndrODet: An adaptive Android obfuscation detector"
Linköping University（林雪平大学）
我们已经确定了Mirzaei等人在最近的论文“AndrODet：An adaptive Android obfuscation detector”中描述的AndrODet系统的字符串加密检测能力的经验评估中的方法问题。使用AMD和PraGuard恶意软件数据集的样本评估字符串加密检测的准确性。然而，作者没有考虑到许多AMD样本高度相似的事实，因为它们来自同一个恶意软件家族。这引入了在这些样本上训练的机器学习系统可能无法学习用于字符串加密检测的可推广模型的风险，并且可能改为学习基于每个恶意软件家族的特征对样本进行分类。我们自己的评估强烈表明，AndrODet的字符串加密检测的高准确性确实是由于这种现象。当我们评估AndrODet时，我们发现当我们确保来自同一家族的样本从未出现在训练和测试数据中时，准确率下降到50%左右。此外，PraGuard数据集不适合评估静态字符串加密检测器（如AndrODet），因为用于有效生成数据集的特定混淆工具使其无法提取Android应用程序中静态字符串的有意义特征。
2020-01-18 cs.CR cs.LG
Practical Cryptographic Data Integrity Protection with Full Disk Encryption Extended Version
全磁盘加密（FDE）已成为广泛使用的安全功能。虽然FDE可以提供机密性，但它通常不提供加密数据完整性保护。我们介绍了一个算法不可知的解决方案，同时提供数据的完整性和机密性保护在磁盘扇区层。我们的开源解决方案适用于没有任何特殊硬件扩展的驱动器，并基于在软件中实现的每个扇区元数据字段。我们的实现从4.12版开始就包含在Linux内核中。这是我们的文章的扩展版本，出现在IFIP SEC 2018会议记录中。
2018-07-01 cs.CR
From Ideal to Practice: Data Encryption in eADR-based Secure Non-Volatile Memory Systems
针对基于eADR的非易失性内存系统缺乏高效加密方案的问题，本文提出BBE和Sepencr两种成本高效的加密方案，分别适配理想与实际eADR执行模型，在保证数据机密性的同时显著降低性能开销。
2023-07-05 cs.CR
Confidential FRIT via Homomorphic Encryption
针对信息物理系统增益调优外包的安全需求，提出基于同态加密的机密FRIT框架，通过将矩阵求逆转为向量求和适配同态运算，128位安全下性能与传统方法相当并给出加密方案选型指导。
2025-10-30 cs.CR cs.SY eess.SY
Securing SQLJ Source Codes from Business Logic Disclosure by Data Hiding Obfuscation
信息安全是指保护信息不受未经授权的访问、使用、披露、中断、修改、阅读和破坏。CAIN模型建议维护信息的机密性、真实性、完整性和不可否认性。Oracle 8i、9i和11g数据库支持SQLJ框架，允许在Java程序中嵌入SQL语句，并提供程序员友好的方式来访问Oracle数据库。随着云计算技术的流行，SQLJ被认为是一种灵活的、用户友好的用于在网格架构中开发分布式应用程序的语言。SQLJ源代码被翻译成Java字节码，反编译是从中间字节码生成源代码。中间的SQLJ应用程序字节代码对反编译是开放的，这使得恶意的读者能够强制反编译它，以便从代码中理解机密的业务逻辑或数据。据我们所知，Oracle数据库安全性存在强大且具有成本效益的技术，但客户端应用程序仍然缺乏数据安全技术，从而可能泄露机密业务数据。数据混淆是将数据隐藏在代码中，我们建议通过数据隐藏来增强SQLJ源代码中的数据安全性，以减少机密业务数据的泄露，特别是分布式应用程序中的整数。
2012-05-22 cs.CR cs.DB cs.DC
PipeLLM: Fast and Confidential Large Language Model Services with Speculative Pipelined Encryption
PipeLLM通过推测性流水线加密重叠加密与GPU计算，解决机密计算中加密带来的高开销，实现快速且保密的LLM服务，实验显示吞吐量开销小于19.6%。
2024-11-04 cs.CR cs.DC
CHEM: Efficient Secure Aggregation with Cached Homomorphic Encryption in Federated Machine Learning Systems
虽然同态加密可以被合并到神经网络层中以保护机器学习任务，例如在联邦学习中对加密数据样本和加密本地模型的机密推断，但计算开销一直是致命弱点。本文提出了一种缓存协议，即CHEM，张量密文可以从一个池的缓存的基数，而不是执行昂贵的加密操作构建。从理论的角度来看，我们证明了CHEM是语义安全的，并可以在实际的假设下进行简单的分析参数化。在三种常用的公共数据集上的实验结果表明，采用CHEM算法仅产生亚秒级的加密开销，但在机密推理中对输入数据样本进行编码时，加密代价降低了48%~ 89%，在联邦学习中对局部模型进行编码时，加密代价降低了67%~ 87%.
2022-12-22 cs.CR
Indistinguishability Obfuscation of Circuits and its Application in Security
本文讨论的是一个$i\mathcal{O}$（不可混淆性混淆器）的电路在尼克的类。混淆器是通过编码的分支程序巴林顿的定理，使用多线性拼图框架。我们将在各种不可解释性硬度假设下证明，构造的混淆器是Nick类的$i\mathcal{O}$。使用全同态加密，我们将放大结果并为$\textbf{P}/poly$构造一个$i\mathcal{O}$，这是多项式大小的电路。本文还对$i\mathcal{O}$和函数加密进行了讨论。
2022-06-28 cs.CC cs.CR
Blockchain-enabled Data Governance for Privacy-Preserved Sharing of Confidential Data
针对云存储中CP-ABE方案的非法授权、密钥泄露和隐私泄露问题，提出一种结合区块链与属性基加密的数据治理系统，支持多授权机构隐私保护、AES高效加密、IPFS去中心化存储及链上非法授权追踪。
2023-09-08 cs.CR
Certified Everlasting Secure Collusion-Resistant Functional Encryption, and More
本文定义并构造了多种可认证永久安全密码原语，给出抗合谋 FE、PE、PKE/SKE、RNCE 与混淆电路等基于标准假设的方案。
2024-05-13 cs.CR quant-ph
Indistinguishability Obfuscation of Null Quantum Circuits and Applications
研究了零量子线路的不可混淆性概念。我们提出了一个建设假设：-量子硬度的学习错误（LWE）。- 经典电路的后量子不可逆性混淆。- 量子计算的“双模”经典验证（CVQC）的概念。我们提出了一个方案，假设LWE在量子随机预言机模型（QROM）是安全的，我们的双模CVQC的概念存在的证据。然后，我们展示了量子null-iO如何实现一系列新的密码原语，在我们的工作之前，即使做出启发式假设，这些原语也是未知的。其中，我们获得了第一个证人加密方案QMA，第一个公开可验证的非交互式零知识（NIZK）计划QMA，和第一个基于属性的加密（ABE）计划BQP。
2021-06-11 cs.CR quant-ph
Code Polymorphism Meets Code Encryption: Confidentiality and Side-Channel Protection of Software Components
本文提出PolEn，结合代码加密与代码多态，分别抵御侧信道攻击的分析与利用阶段，在RISC-V上实现并验证了其有效性，但带来5-22倍内存和1.8-4.6倍时间开销。
2023-10-11 cs.CR
The impossibility of obfuscation with auxiliary input or a universal simulator
在本文中，我们表明，存在一般的不可混淆混淆的模糊在最近的一些作品中，暗示，有点违反直觉，强大的不可能性结果虚拟黑盒混淆。特别是，我们证明了所有电路的不可混淆性意味着：* 不可能的平均情况下的虚拟黑盒混淆与辅助输入的超多项式伪熵的任何电路家族。这样的电路族包括所有伪随机函数族，以及所有加密算法族和伪随机地生成它们所需的硬币翻转的随机化数字签名。即使当辅助输入仅依赖于公共电路族而不是被混淆的族中的特定电路时，也不可能。* 对于具有超多项式伪熵的任何电路族，不可能使用通用模拟器（有或没有任何辅助输入）进行平均情况的虚拟黑盒混淆。这些界限显著加强了Goldwasser和Kalai（STOC 2005）的不可能性结果。
2014-02-13 cs.CR
Content Confidentiality in Named Data Networking
在本文中，我们提出了一种基于名称的访问控制方案的设计，通过应用端对端加密的数据发布在NDN灵活的细粒度访问控制，它允许定义一个强制的访问策略上发布的数据，以促进数据的机密性。该方案是基于密文策略的基于属性的加密（CP-ABE）。我们讨论了两个用例的基础上使用的计划，并报告与之相关的开销，根据我们的实现。
2021-02-21 cs.CR cs.NI
Enhanced Security for Cloud Storage using File Encryption
云计算是一个术语，指的是一个提供令人难以置信的处理能力、广泛的存储空间和令人难以置信的计算速度的网络。社交媒体渠道、企业结构和个人消费者都在转向云计算的宏伟世界。这枚硬币的另一面是，云存储出现了机密性，数据完整性和数据可用性的安全问题。由于云仅仅是分布在世界各地的有形超级计算机的集合，因此数据访问的身份验证和授权不仅仅是必要的。我们的工作就是要克服这些安全威胁。所提出的方法建议对要上传到云上的文件进行加密。用户上传的数据的完整性和机密性得到双重保证，不仅对数据进行加密，而且只有在成功认证后才能访问数据。
2013-03-28 cs.CR
GossiCrypt: Wireless Sensor Network Data Confidentiality Against Parasitic Adversaries
资源和成本限制仍然是无线传感器网络安全的一个挑战。在本文中，我们提出了一种新的方法来保护机密性对寄生的对手，试图利用传感器网络获得测量在未经授权的方式。我们的低复杂性解决方案GossiCrypt利用大规模传感器网络来高效地保护机密性。GossiCrypt通过在源节点上进行对称密钥加密并在通往sink的途中随机选择的节点子集上重新加密来保护数据。此外，它采用密钥刷新，以减轻加密密钥的物理危害。我们验证GossiCrypt分析和模拟，显示它保护数据的机密性与概率几乎为1。此外，与使用公钥数据加密的系统相比，GossiCrypt的能耗要低一到三个数量级。
2008-08-19 cs.CR cs.NI
2FE: Two-Factor Encryption for Cloud Storage
加密云存储服务的受欢迎程度正在稳步增长，目前有许多商业解决方案可用。在这样的解决方案中，云存储在数据可用性方面是可信的，但在机密性方面则不是。此外，用户的设备被认为是安全的，并且期望用户正确地行为。我们认为，这些假设在现实中是不符合的：例如，用户经常忘记密码，无法进行备份，用户的设备被盗或感染恶意软件。因此，我们考虑一个更广泛的威胁模型，其中用户的设备容易受到攻击，并且可能出现常见的人为错误。基于这个模型，我们分析了10个流行的商业服务，并表明它们都没有提供良好的机密性和数据可用性。由于市场上缺乏足够的解决方案，我们设计了一种名为双因素加密（2FE）的新方案，该方案从双因素身份验证中汲取灵感，将文件加密和解密变成一个交互过程，其中两个用户设备（如笔记本电脑和智能手机）必须进行交互。2FE提供强大的机密性和可用性保证，因为它可以承受受损的云存储，一次一个被盗或受损的用户设备以及各种人为错误。2FE通过利用秘密共享与诸如不经意伪随机函数和零知识证明等附加技术来实现这一点。我们评估2FE实验，并表明其性能开销是小的。最后，我们解释了我们的方法如何适用于其他相关用例，如加密货币钱包。
2020-10-27 cs.CR
Efficient Cloud-based Secret Shuffling via Homomorphic Encryption
当处理来自多个来源的机密数据的联合收集时，例如，在基于云的多方计算场景中，数据提供者与其输入本身之间的所有权关系是机密信息。保护数据提供者的隐私需要一种用于秘密地混洗数据汇集的功能。我们提出了第一个有效的安全多方计算协议的秘密洗牌的情况下，一个中央服务器。基于一种新的随机索引分布方法，我们的解决方案使加密数据序列的顺序随机化，使得没有观察者可以以比猜测更好的概率在原始序列和混洗序列的元素之间进行映射。它允许在具有恒定轮复杂度和线性计算复杂性的加法同态密码系统下对加密的数据进行混洗。作为一种通用协议，它与各种实际用例相关。
2020-02-12 cs.CR
Confidential Computing for Cloud Security: Exploring Hardware based Encryption Using Trusted Execution Environments
本文研究基于可信执行环境（如Intel SGX和ARM TrustZone）的机密计算，分析其架构、安全特性、部署策略及性能，论证其在保护使用中数据和强化云安全基础设施中的核心作用。
2025-11-06 cs.CR cs.LG
Confidential Algorithm for Golden Cryptography Using Haar Wavelet
在解决数字信号保护问题时，最重要的考虑技术之一就是黄金矩阵。黄金矩阵可用于创建一种新的密码学，称为黄金密码学。许多研究论文证明，该方法快速、技术实现简单，可用于数字信号的密码保护。本文介绍了一种基于Haar小波和黄金矩阵相结合的加密技术。这些组合在对数据进行自适应哈夫曼编码压缩后进行，以减小数据量，去除冗余数据。这一过程将提供多种安全服务。此外，消息认证码（MAC）技术可以用来提供认证和该方案的完整性。该方案通过数据压缩、密钥生成、加密、解密和通信端解压缩五个阶段来实现。
2015-01-15 cs.CR
Silca: Singular Caching of Homomorphic Encryption for Outsourced Databases in Cloud Computing
针对云计算外包数据库中同态加密的性能瓶颈，提出Silca和SilcaZ两种优化方法，利用单一缓存与模运算降低开销并保障密集型操作适用性，在七个真实数据集上表现优于现有方案。
2023-06-26 cs.CR
Confidential Encrypted Data Hiding and Retrieval Using QR Authentication System
现在，数据的安全性和真实性是一个很大的挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种创新的方法来认证数字文档。在本文中，我们提出了一种新的方法，其中由候选人获得的标记也将以加密形式编码在QR Code TM中，因此，如果入侵者试图改变标记表中的标记，那么他就不能在QR Code TM中这样做，因为加密密钥对他来说是未知的。在该方法中，我们使用TTJSA加密算法加密标记表数据。加密的标记被输入到QR码中，该QR码也与标记表的原始数据一起打印。然后可以从QR码中检索标记，并且可以使用TTJSA解密算法对其进行解密，然后可以使用标记表中已经存在的标记进行验证。
2018-08-17 cs.CR
Compiled Obfuscation for Data Structures in Encrypted Computing
加密计算是一种新兴技术，其基础是一种“并行工作”的处理器，将加密输入转换为加密输出，而数据始终保持加密形式。它旨在保护用户数据免受操作员和操作系统（不知道用户的加密密钥，无法在处理器中访问它）可能的内部攻击。用于加密计算的形式上的“混淆”编译是这样的，即在源代码的每次重新编译时，发出相同结构的机器码，对于这些机器码，运行时跟踪也都具有相同的结构，但是加密下的每个字与标称不同，在重新编译时具有最大可能的熵。相对于加密的安全性，这为数据生成了经典的加密语义安全性，但它只能保证单个单词，并且对手有更多的解密尝试。本文将现有的基于整数的技术扩展到double、float、array、struct和union等数据结构，覆盖了ANSI C。一个单一的原则驱动编译器的设计，并改善现有的安全理论，以量化的结果：每一个算术指令，写必须改变到最大可能的范围。
2019-02-16 cs.CR cs.PL cs.SE
Confidential Wrapped Ethereum
针对公有区块链交易公开性损害用户隐私的问题，提出在应用层构建机密版包装以太坊（cWETH），结合基于Twisted ElGamal的承诺方案、EC DH协议与zk-SNARKs，兼顾机密性、可访问性与正确性。
2025-07-12 cs.CR
Design and implementation of Energy Efficient Lightweight Encryption (EELWE) algorithm for medical applications
随着人类传感器网络（HSN）使用量的增长，传感器设备之间的数据交换量正在快速增长。在本文中，我们提出了一种节能的轻量级加密（EELWE）算法，提供在传感器级的数据的机密性，特别适合于资源受限的环境。实验结果表明，EELWE算法与现有的轻量级密码算法相比，具有更低的能耗，并且支持32位、48位和64位的多个块大小。
2021-03-08 cs.CR
Integrating Homomorphic Encryption and Trusted Execution Technology for Autonomous and Confidential Model Refining in Cloud
Iowa State University（爱荷华州立大学）
本文提出整合同态加密与可信执行环境技术，设计一种在云中实现自主且保密模型精炼的方案，实验证明云服务器能自主利用加密数据精炼加密模型并提升准确率。
2023-08-02 cs.CR cs.LG
Equivalence-based Security for Querying Encrypted Databases: Theory and Application to Privacy Policy Audits
出于同时保护外包给第三方云的数据的机密性和可用性的问题，我们提出了两种不同的数据库加密方案，它们在很大程度上隐藏了数据，但揭示了足够的信息来支持广泛的关系查询。我们提供了一个数据库加密的安全定义，从对手的角度来看，捕获的数据库的等效概念的基础上的机密性。作为一个具体的应用程序，我们适应现有的算法，发现违反隐私政策的运行在我们的计划下加密的日志，并观察低到中等的开销。
2015-08-10 cs.CR
Sealer: In-SRAM AES for High-Performance and Low-Overhead Memory Encryption
为了提供数据和代码的机密性，并降低信息从存储器或存储器总线泄漏的风险，计算系统被增强为具有加密和解密引擎。尽管在设计用于数据和代码保护的硬件增强方面付出了巨大努力，但是现有解决方案由于加密/解密在关键路线上而导致显著的性能开销。在本文中，我们提出了密封器，一个高性能和低开销的SRAM存储器加密引擎，利用大量的并行性和SRAM子阵列的并行计算能力。Sealer在将数据发送到片外之前对其进行加密，并在接收到存储块时对其进行解密，从而提供数据机密性。我们提出的解决方案只需要对现有的SRAM外围电路进行最小的修改。Sealer可以实现高达两个数量级的单位面积吞吐量提高，同时消耗的能源比以前的解决方案少3倍。
2022-08-16 cs.AR cs.CR
Hardware/Software Obfuscation against Timing Side-channel Attack on a GPU
GPU越来越多地用于安全应用，特别是用于加速加密/解密。虽然GPU在性能方面是一个有吸引力的平台，但这些设备的安全性引起了许多担忧。其中一个漏洞是依赖于数据的时间信息，对手可以利用它来恢复加密密钥。存储器系统的功能经常被利用，因为它们创建可检测的定时变化。在本文中，我们的攻击模型是一个合并攻击，它利用了一个关键的GPU微架构功能-合并单元。由于多个并发GPU内存请求可以引用相同的缓存块，因此合并单元将它们折叠成单个内存事务。加密内核的访问时间取决于事务的数量。可以利用猜测的密钥值和相关联的定时样本之间的相关性来恢复秘密密钥。本文提出了一系列硬件/软件对策来混淆内存定时侧通道，使GPU更具弹性而不影响性能。我们的基于硬件的方法试图随机化的合并单元的宽度，以降低信噪比。我们提出了一个分层的未命中状态保持寄存器（MSHR）的设计，可以合并跨不同的线程束的事务。此功能可提高性能，同时保护执行。我们还提出了一种基于软件的方法来排列关键数据结构的组织，显着改变合并行为并引入高度的随机性。配备了我们的新保护，发动成功攻击的努力增加到1433倍。178 X，同时还将加密/解密性能提高了7%。
2020-07-31 cs.AR cs.CR
The Impact of Logic Locking on Confidentiality: An Automated Evaluation
本研究针对逻辑锁定被忽视的运行时数据保密问题，通过路径敏化方法结合自动测试框架评估其对密码基准的影响，揭示错误密钥致数据泄露的漏洞，强调需扩展安全评估范围。
2025-02-12 cs.AR cs.CR
An Elliptic Curve-based Signcryption Scheme with Forward Secrecy
提出了一种基于椭圆曲线的签密方案，该方案有效地结合了数字签名和加密的功能，与传统的先签名后加密方案相比，减少了计算量和通信开销。它同时提供了消息机密性、认证性、完整性、不可伪造性、不可否认性、公开可验证性和消息机密性的前向保密性等属性。由于它是基于椭圆曲线，可以使用任何快速和安全的对称算法加密消息，它有很大的优势，用于安全设施的存储和转发应用程序，当处理资源受限的设备。
2012-03-19 cs.CR
Comparative evaluation of different methods of "Homomorphic Encryption" and "Traditional Encryption" on a dataset with current problems and developments
数据库是网络攻击的主要目标，因为它包含机密，敏感或受保护的信息。随着互联网的日益复杂和对互联网数据传输的依赖，了解各种加密技术和趋势变得至关重要。它可以帮助保护私人信息和敏感数据，并提高客户端-服务器通信的安全性。数据库加密是一种采用算法将数据库中包含的数据转换为“密码文本”的过程，密码文本在解码之前是不可理解的。同态加密技术可以用于对称和非对称系统中，它与加密数据一起工作。在本文中，我们基于最近的高引用文章评估了同态加密技术，并比较了自2018年以来所有数据库加密问题和发展。同态方法的优点和缺点进行了检查，在经典的加密方法，包括透明数据库加密，列级加密，字段级加密，文件系统级加密，加密文件系统加密在这篇评论。此外，还研究了为客户提供加密服务以保护其数据的流行数据库。
2022-11-18 cs.CR
Private LoRA Fine-tuning of Open-Source LLMs with Homomorphic Encryption
institutetext: Zama（Zama）
本文提出结合 LoRA、同态加密与远程工作节点的开源 LLM 私有微调协议，并在 Llama-3.2-1B 上验证其可行性。
2025-05-12 cs.CR cs.LG
Confidential and Protected Disease Classifier using Fully Homomorphic Encryption
University at Buffalo, The State University of New York（纽约州立大学布法罗分校）；IBM Research（IBM研究院）
本文提出一种结合全同态加密与深度学习的端到端安全疾病诊断框架，通过将神经网络适配到加密域并设计更快的密文求和算法，在保护用户医疗隐私的同时实现极小的性能损失。
2024-05-05 cs.CR cs.LG
CAKE: Sharing Slices of Confidential Data on Blockchain
本文提出软件工具CAKE，通过密钥加密实现访问控制，以解决公有区块链在企业场景中的数据机密性问题，并在物流网络安全项目中验证其应用。
2024-05-07 cs.CR
Hidden in Plain Sight: Obfuscated Strings Threatening Your Privacy
字符串模糊处理是专有的、封闭源代码的应用程序用来保护知识产权的一种成熟技术。此外，它还经常用于隐藏应用程序中的间谍软件或恶意软件。在这两种情况下，技术范围从XOR运算上的位操作到AES加密。然而，字符串混淆技术/工具有一个共同的弱点：它们通常必须将必要的逻辑嵌入到应用程序代码中以消除字符串的混淆。在本文中，我们展示了Android恶意和良性应用程序中发现的大多数字符串混淆技术可以很容易地以自动化的方式被破坏。我们开发了StringHound，这是一个开源工具，它使用新颖的技术来识别混淆的字符串并使用切片重建原始字符串。我们在良性和恶意Android应用程序上评估了StringHound。总之，我们对混淆字符串的去混淆处理几乎是其他字符串去混淆工具的30倍。此外，我们分析了100，000个Google Play商店应用程序，发现了多个模糊字符串，这些字符串隐藏了易受攻击的加密用法，不安全的互联网访问，API密钥，硬编码密码以及在开发人员不知情的情况下利用特权。此外，我们的分析表明，不仅恶意软件使用字符串混淆，而且良性应用程序也广泛使用字符串混淆。
2020-09-09 cs.CR
Adaptive Federated Learning with Functional Encryption: A Comparison of Classical and Quantum-safe Options
Cybersecurity Center, Fondazione Bruno Kessler（福恩达齐奥内·布鲁诺·凯斯勒基金会网络安全中心）；Università degli Studi di Trento（特伦托大学）
针对联邦学习易遭重构攻击泄露数据的问题，本文将多输入函数加密应用于网络入侵检测模型的联邦训练，对比了经典与后量子加密方案的内存、计算开销及对收敛时间的影响。
2025-07-15 cs.CR
Comparison of Encryption Algorithms for Wearable Devices in IoT Systems
本文针对可穿戴物联网设备计算资源有限和实时处理需求，比较并评估不同加密算法的适用性，以应对当前及未来量子计算带来的安全挑战。
2024-09-01 cs.CR
Adaptive t Design Dummy-Gate Obfuscation for Cryogenic Scale Enforcement
针对云量子服务的电路结构与时序泄露，提出 NADGO 调度混淆栈，通过自适应伪门填充、时序随机化、子电路路由和逐区间泄露审计实现低开销隐私保护。
2025-08-31 cs.CR
A Multiparty Homomorphic Encryption Approach to Confidential Federated Kaplan Meier Survival Analysis
Norwegian Institute of Public Health（挪威公共卫生研究所）；Norwegian Computing Center（挪威计算中心）；The Arctic University of Norway（挪威北极大学）
本文提出基于阈值CKKS加密的隐私保护联邦Kaplan-Meier框架，实现加密聚合计数和近似浮点计算，通过加密向量和部分共享恢复明文，确保隐私安全的同时实现高保真生存估计。
2026-04-11 cs.AI cs.CR cs.LG
Encrypt Flip-Flop: A Novel Logic Encryption Technique For Sequential Circuits
逻辑加密是一种最流行的硬件安全技术，它可以防止IP盗版和非法IC生产过剩。它通过在设计中插入一些额外的硬件来隐藏其功能以防止未经授权的用户。加密设计的正确功能取决于正确密钥的应用，仅与授权用户共享。近年来，在提取加密设计的秘密密钥方面投入了大量的努力。与此同时，研究界也提出了一些对策，以挫败对逻辑加密的各种最新攻击。然而，大多数提出的对策未能防止强大的SAT攻击。虽然一些研究人员已经提出了不同的解决方案来抵御SAT攻击，这些解决方案遭受的几个缺点，如高的设计开销，低输出损坏，并对删除攻击的脆弱性。几乎所有已知的逻辑加密策略都容易受到基于扫描的攻击。在本文中，我们提出了一种新的加密技术，称为加密触发器，加密的输出选择触发器插入多路复用器（MUX）。提出的策略可以阻止所有已知的攻击，包括SAT和扫描为基础的攻击。该方案具有较低的设计开销和实现复杂度。在ISCAS '89和ITC' 99基准测试上的实验结果表明，该方法可以对错误的密钥产生合理的输出损坏。
2018-01-15 cs.CR
SABLE: Minimalist Instruction-Level Authenticated Encryption for Constrained Confidential Computing
Durham University（杜伦大学）
研究针对受限机密计算，提出RISC-V处理器架构SABLE，通过在特定点集成解密验证阶段及探索多种微架构实现指令级认证加密，在FPGA上评估其性能并讨论设计权衡。
2026-07-21 cs.AR cs.CR cs.ET
Bridge the Future: High-Performance Networks in Confidential VMs without Trusted I/O devices
针对可信I/O（TIO）对机密虚拟机网络I/O增益有限、扩大可信计算基且无商用的问题，提出基于DPDK扩展、兼容AMD SEV-SNP的软件方案FOLIO，性能接近最优TIO配置且仅用现成CPU。
2024-03-05 cs.CR
Hardware Engines for Bus Encryption: A Survey of Existing Techniques
由便携式和嵌入式设备提供的应用和服务的范围不断扩大，带来了安全问题的新维度。大多数嵌入式系统（付费电视、PDA、手机等）使用外部存储器。因此，主要问题是数据和指令在总线上以清晰的形式在内存（RAM）和CPU之间不断交换。该存储器可以包含终端用户或内容提供方愿意保护的机密数据，如商业软件或私人内容。本文的目标是清楚地描述处理器-内存总线通信在这方面的问题以及通过加密保护通信通道所应用的现有技术-本文将广泛讨论这些解决方案所暗示的性能开销。
2007-10-25 cs.CR
ODIN: Obfuscation-based privacy preserving consensus algorithm for Decentralized Information fusion in smart device Networks
传感器和智能设备在城市基础设施中的大量普及正在推动物联网（IoT）领域的研究，以开发新的服务并提高市民的生活质量。传感器和智能设备通过感测环境生成大量测量数据，这些数据用于支持服务，例如控制功耗或流量密度。为了处理如此大量的信息，并提供准确的测量，服务提供商可以采用信息融合，考虑到城市部署的分散性，这可以通过共识算法来执行。这些算法允许分布式代理（迭代）计算交换数据的线性函数，并根据结果做出决策，而不需要中央实体的支持。然而，共识算法的使用引起了一些安全问题，特别是当计算中涉及私人或安全关键信息时。本文提出了ODIN，一种新的算法，允许信息融合加密数据。ODIN是流行的共识八卦算法的隐私保护扩展，其防止分布式代理在迭代地达到共识时直接存取数据;代理甚至不能访问最终的共识值，但只能检索部分信息，例如，一个二元的决定。ODIN在更新步骤中使用有效的添加剂混淆和代理重新加密，并使用乱码电路对混淆的共识做出最终决定。我们讨论了我们的建议的安全性，并显示其实用性和效率在现实世界的资源受限的设备，开发一个原型实现的树莓派设备。
2017-03-13 cs.CR
Practical Privacy-Preserving Data Science With Homomorphic Encryption: An Overview
由于产生的机密数据量越来越大且难以管理，隐私已经获得了越来越多的关注。对与第三方共享数据以获得富有成效的见解的可能性的担忧困扰着企业环境;价值不仅存在于数据中，而且存在于提供分析结果的算法和模型的知识产权中。这一僵局锁定了“即服务”范式中高性能计算资源的可用性，以及以协作方式与科学界进行知识交流。隐私保护数据科学允许使用私人数据和算法，而不会危及他们的隐私。传统的加密方案不能在不首先解密加密数据的情况下对加密数据进行操作。同态加密（HE）是一种加密形式，它允许在计算加密数据的同时保留明文的特征和格式。以意大利中央银行有趣的用例为背景，本文重点讨论如何利用HE和数据科学来设计和开发隐私保护企业应用程序。本文综述了同态加密的主要技术，以及数据科学与同态加密之间的关系。
2020-11-13 cs.CR
Innovative Method for enhancing Key generation and management in the AES-algorithm
随着网络环境中数据交换的异常成熟和攻击者能力的不断增强，信息安全已成为数据存储和通信的最重要过程。为了提供这样的信息安全，必须基于密码加密算法来验证机密性、数据完整性和数据源认证。本文介绍了高级加密标准（AES）算法的发展，它被认为是最优秀的对称加密算法。开发的重点是开发的基于AES的S盒之间的集成的生成，和从量子密钥分发生成的特定选择的秘密密钥。
2015-04-14 cs.CR
Evolution of an Emerging Symmetric Quantum Cryptographic Algorithm
随着网络环境中数据交换的快速发展，信息安全已成为数据存储和通信的最重要过程。为了提供这样的信息安全，必须基于密码加密算法来验证机密性、数据完整性和数据源认证。通过高级加密标准（AES）算法的发展，提出了现代对称加密算法的一个新趋势。新的开发重点是量子密钥分发（QKD）和AES增强版之间的集成。量子对称加密算法（Quantum-AES，QAES）就是这种集成的产物。QAES依赖于基于动态量子S盒（DQS-Boxes）的量子密钥的生成，而不是通常使用的静态S盒。此外，QAES使用两种不同的模式（在线和离线）利用从QKD密码生成的特定选择的秘密密钥。
2015-03-14 cs.CR
Encryption and Real Time Decryption for protecting Machine Learning models in Android Applications
随着机器学习在Android应用程序中的使用越来越多，越来越多的研究和努力被投入到开发具有大量数据的性能更好的机器学习算法中。随着移动电话的机器学习，存在通过逆向工程从应用程序包（APK）提取训练好的机器学习模型的威胁。目前，有一些方法可以保护移动应用程序中的模型，例如名称混淆，云部署，最后一层隔离。尽管如此，它们提供的安全性较低，并且它们的实现需要更多的努力。本文提出了一种在Android应用程序中保护训练好的机器学习模型的算法，该算法通过对模型进行加密，并在运行的应用程序中使用256位高级加密标准（AES）实时解密来保证模型的安全性。它可以有效地处理大型模型文件，而不会中断用户界面（UI）线程。与其他方法相比，它更快，更安全，而且工作量更少。该算法为开发人员和研究人员提供了一种方法来保护他们的行为，并使所有人都可以毫无顾虑地获得结果。
2021-09-06 cs.CR
Practical and Private Hybrid ML Inference with Fully Homomorphic Encryption
EPFL（瑞士联邦理工学院）；Inria（法国国家信息与自动化技术研究院）；IRMAR（里摩日数学研究所）；Université de Rennes（雷恩大学）；École Polytechnique（巴黎高等理工学院）；CNRS（法国国家科学研究中心）
针对全同态加密推理实用性不足的问题，提出混合框架Safhire，通过线性层加密计算、非线性层客户端明文执行结合随机打乱等优化，在保障隐私的同时大幅降低推理延迟。
2026-10-19 cs.CR cs.LG
Enhanced Tiny Encryption Algorithm with Embedding (ETEA)
随着计算机系统变得更加普及和复杂，安全性变得越来越重要。安全传输是指通过安全信道传输机密或专有信息等数据。许多安全传输方法需要某种类型的加密。安全传输是为了防止ARP欺骗和一般数据丢失等攻击。因此，为了提供一个更好的安全机制，在本文中，我们提出了增强的微小加密算法与嵌入（ETEA），一种数据隐藏技术，称为隐写术以及加密技术（密码学）。ETEA的优点是它结合了密码学和隐写术。所提出的算法的优点是，它隐藏的消息。
2013-06-03 cs.CR cs.MM
