Coloured Ring Confidential Transactions
区块链中的隐私被认为仅次于功能，但对许多新应用程序来说是至关重要的要求，例如，在工业环境中。我们提出了一种新的交易类型，它可以在一个共同的区块链上进行独立资产的隐私保护交易。这是通过将戒指机密交易扩展为颜色的额外承诺和可公开验证的保存证明来实现的。通过我们的彩色保密环签名，任何参与者都可以使用与单令牌隐私感知区块链相同大小的匿名集来引入和传输新的令牌类型。因此，我们的系统有助于在不影响交易机密性的情况下跟踪不可变分类账上的资产。
2018-07-27 cs.CR
Trusted Compute Units: A Framework for Chained Verifiable Computations
Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
本文提出可信计算单元（TCU）框架，通过统一异构技术实现安全、隐私保护的链下计算，提升区块链系统的性能和可扩展性。
2025-04-28 cs.CR
A Post-Quantum Secure End-to-End Verifiable E-Voting Protocol Based on Multivariate Polynomials
IIT Madras（印度理工学院马德拉斯分校）；IIT Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）；University of Paris VIII（巴黎第八大学）；University Sorbonne Paris Cité（索邦巴黎西大）；Télécom Paris（巴黎电信学院）；Krishna Kumar Santosh Kumar Smriti Vidyapith（克里希纳·库马尔·桑托什·库马尔·斯米蒂维迪亚皮特）；NIT Jamshedpur（贾姆谢德布尔国家理工学院）
本文提出基于多元多项式的后量子安全端到端可验证电子投票协议，以应对量子计算对传统安全方案的威胁。
2025-12-19 cs.CR
EVA-S3PC: Efficient, Verifiable, Accurate Secure Matrix Multiplication Protocol Assembly and Its Application in Regression
本文提出EVA-S3PC框架，基于数据混淆的双方及三方基本矩阵运算，实现高效、可验证且准确的秘密矩阵乘法，在Float64下精度达14位有效数字，通信开销最多降低54.8%，并用于垂直分区数据上的三方回归，准确率接近明文训练。
2024-11-05 cs.CR
Machine Learning on Cloud with Blockchain: A Secure, Verifiable and Fair Approach to Outsource the Linear Regression for Data Analysis
线性回归（LR）是一种经典的机器学习算法，在网络物理社会系统（CPSS）中有许多应用，以塑造和简化我们生活，工作和交流的方式。本文主要研究线性回归在CPSS中的应用。LR的训练过程是耗时的，因为它涉及复杂的矩阵运算，特别是当它在CPSS中获得大规模训练数据集时。因此，如何使设备能够有效地执行线性回归的训练过程是非常重要的。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个安全的，可验证的和公平的方法来外包LR到一个不可信的云服务器。在该方案中，计算输入/输出被掩盖，从而保护敏感信息的隐私免受云服务器的攻击。同时，云服务器的计算结果是可验证的。此外，区块链还保证了公平性，确保云只有在正确执行外包工作量时才能获得报酬。基于所提出的方法，我们在以太坊区块链上开发了公平，安全的外包系统。从理论和实验两个方面对该方案进行了分析，结果表明该方案是有效的、安全的和高效的。
2021-11-22 cs.CR
Cloak: Transitioning States on Legacy Blockchains Using Secure and Publicly Verifiable Off-Chain Multi-Party Computation
近年来，智能合约的保密性已成为实际应用的基本要求。虽然已经做出了许多努力来开发用于执行机密智能合约的架构能力，但也有一些工作将机密智能合约扩展到多方计算（MPC），即，多方联合评估链下事务并在链上提交输出，而不向彼此泄露它们的秘密输入/输出。然而，现有的解决方案缺乏公共可验证性，需要O（n）的事务来实现协商或抵抗对手，因此效率低下，安全性受损。在本文中，我们提出了Cloak，这是一个在现有区块链上实现多方交易（MPT）的框架。MPT是指通过可公开验证的链下MPC转换区块链状态。我们通过协调TEE和区块链来识别和处理保护MPT的挑战。因此，Cloak保护了链下不确定性协商过程（一方加入MPT，而不知道身份或各方的总数，直到MPT提案解决），实现了公共可验证性（公众可以验证MPT正确处理来自多方的秘密输入/输出，并在链上读取/写入状态），并抵抗拜占庭式的对手。根据我们的证明，Cloak仅用2个事务就实现了更好的安全性，优于以前以O（n）事务成本实现妥协安全性的作品。通过评估示例和真实世界的MPT，Cloak的天然气成本平均降低了32.4%。
2023-02-10 cs.CR
Confidential Consortium Framework: Secure Multiparty Applications with Confidentiality, Integrity, and High Availability
针对云环境下多方应用难以同时保证机密性、完整性和高可用性的问题，提出机密联盟框架（CCF），结合集中计算与去中心化信任，利用可信执行环境和不可变账本，支持透明治理和自定义应用逻辑，实现安全有状态应用。
2023-10-17 cs.CR cs.DC
ExpSOS: Secure and Verifiable Outsourcing of Exponentiation Operations for Mobile Cloud Computing
离散指数运算，如椭圆曲线上的模幂运算和标量乘运算，是许多公钥密码系统的基本运算。然而，对于资源受限的移动设备，指数运算被认为是过于昂贵的。在本文中，我们解决的问题，安全外包的幂运算到一个单一的不可信的服务器。我们提出的计划（ExpSOS）只需要非常有限的模乘在本地移动环境，因此它可以实现令人印象深刻的计算增益。ExpSOS还提供了一个概率约为1的安全验证方案，以确保移动终端用户始终可以收到有效的结果。综合分析以及在真实移动终端上的仿真结果表明，本文提出的ExpSOS方案在效率、安全性和结果可验证性方面都有明显的提高。我们应用ExpSOS安全外包几个密码协议，以显示ExpSOS是广泛适用于许多密码计算。
2016-02-26 cs.CR
An approach to secure highly confidential documents of any size in the corporate or institutes having unsecured networks
随着大量的计算，因为互联网的广泛使用，据观察，一些用户（S）无法使用正确安装的防病毒软件管理他们的桌面。这是发生几次，我们允许我们的朋友，学生和同事坐在我们的网络PC上。有时用户不知道工作站不安全的情况，因此其他人也可能监视您的信息流，您最重要的数据可能会失控，导致最机密的数据泄露给不需要的或恶意的用户。一些这样的文件的例子可以是由各大学的教员设计的问题论文。现在，大多数大学都面临着最大的威胁，那就是他们的教员设计的试卷和许多其他机密文件。我们在本文中提出的解决方案来克服这种情况下使用隐写术的概念。隐写术是一种将信息隐藏在物体表面的技术。这种技术，如果使用，在积极的方向可能是很大的帮助，以解决这样的问题，甚至其他。
2009-12-04 cs.CR
Accelerating Secure and Verifiable Data Deletion in Cloud Storage via SGX and Blockchain
本文提出 SevDel，一种结合零知识证明和 Intel SGX 的安全可验证数据删除方案，通过智能合约确保云存储中数据删除的可验证性与服务合规性，实现高效验证与高带宽节省。
2023-08-04 cs.CR
Ditto: Elastic Confidential VMs with Secure and Dynamic CPU Scaling
本文提出动态CPU资源管理方法及“弹性CVM”概念，通过Worker vCPU在hypervisor辅助下安全调整运行时CPU资源，并构建原型平台Ditto，显著提升了机密虚拟机的资源适应性与云资源利用率。
2024-09-23 cs.CR
Two-Way Confidential VMs (2cVM): Collaborative Confidential Computing for Mutually Distrustful Parties
Ghent University（根特大学）
提出2cVM双层架构，结合硬件可信执行环境与工作负载内隔离，通过承诺清单实现策略不可变，提供可验证的隐私保护协作计算，性能开销取决于内存访问模式。
2026-06-11 cs.CR
VerifyTL: Secure and Verifiable Collaborative Transfer Learning
在某些敏感的应用领域中访问标记的数据集可能具有挑战性。因此，人们经常采用迁移学习来将从具有足够标记数据的源域学到的知识迁移到具有有限标记数据的目标域。然而，大多数现有的迁移学习技术只关注单向迁移，这对源域没有带来任何好处。此外，还存在隐蔽对手破坏多个域的风险，这可能导致不准确的预测或隐私泄露。在本文中，我们构建了一个安全和可验证的协作迁移学习计划，VerifyTL，支持双向迁移学习在潜在的不可信的数据集，通过提高知识转移从目标域到源域。此外，我们配备VerifyTL与交叉传输单元和编织传输单元采用SPDZ计算提供隐私保证和验证，在两个域设置和多域设置，分别。因此，VerifyTL是安全的，可以抵御隐蔽的对手，可以妥协多达n-1的n个数据域。我们分析了VerifyTL的安全性，并在两个真实世界的数据集上评估了其性能。实验结果表明，VerifyTL实现了显着的性能增益比现有的安全学习计划。
2020-05-18 cs.CR
A transparent referendum protocol with immutable proceedings and verifiable outcome for trustless networks
在选举和全民投票中，选民的高投票率是非常可取的，以确保一个强大的民主。安全电子投票是选举和全民投票未来的愿景。这一制度可以抵消阻碍选民踊跃投票的因素，如要求在有限的时间内亲自到投票站投票。然而，这一愿景带来了透明度和保密性要求，使设计此类解决方案具有挑战性。具体而言，计票必须以可重复的方式进行，个人选民的选票必须保密。在本文中，我们提出并评估了一个公投协议，确保透明度，机密性和完整性，在不信任的网络。该协议通过结合安全多方计算（SMPC）和分布式账本或区块链技术构建。协议通信的持久性和不变性允许在客户端验证公投结果。因此，选民不需要信任第三方。我们提供正式的描述，并对我们的建议进行彻底的安全评估。
2019-09-13 cs.CR
Verifiable Secure Aggregation via Dual Servers with Linear Tags in Federated Learning
针对联邦学习中服务器可能利用梯度反转侵犯隐私或操纵聚合结果的问题，提出一种基于伪随机函数和非共谋双服务器架构的轻量级可验证安全聚合方案，在保持通信开销与明文聚合相当且验证标签大小恒定的同时，实现用户隐私保护、端到端安全聚合及验证，并显著降低用户计算和验证开销。
2026-08-25 cs.CR
An efficient and secure scheme of verifiable computation for Intel SGX
云计算为资源受限的用户提供了大容量的数据存储和高能耗的复杂计算。然而，由于缺乏对云的完全信任，云用户更喜欢保护隐私的外包数据计算与正确性验证。然而，基于密码学的方案为云及其用户引入了高计算成本以用于具有隐私保护的可验证计算，这使得在实践中难以支持复杂的计算。英特尔Software Guard Extensions（SGX）作为一种可信的执行环境，在各个领域（如安全数据分析和计算）得到了广泛的研究，被认为是在云上实现高效外包数据计算和隐私保护的一种有前途的方法。但是我们发现SGX的计算面临两种类型的威胁：打乱数据相关代码的威胁和输出篡改和错误路由的威胁。在本文中，我们使用形式化的方法描述了这些威胁，并成功地在Rust SGX SDK构建的enclave程序上进行了这两种威胁，以证明它们对SGX enclave上计算正确性的影响。为了提供应对措施，我们提出了一个高效、安全的方案来抵御威胁，并为Intel SGX实现可验证计算。通过理论分析和大量的实验证明了该方案的安全性和有效性。此外，我们比较了我们的方案的性能与一些基于密码的方案，以显示其高效率。
2021-06-27 cs.CR
Verifiable Privacy-Preserving Computing
该研究针对数据密集型外包场景对隐私与可验证正确性的双重需求，分析了结合可验证性与分布式数据隐私保护计算的现有方案，分类比较37种方案的安全、效率等特性，并提出未来研究方向。
2024-04-16 cs.CR
It's a Feature, Not a Bug: Secure and Auditable State Rollback for Confidential Cloud Applications
University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）；Intel Labs（英特尔实验室）
本文提出Rebound框架，通过参考监视器实现安全回滚，允许授权的合法回滚，同时保证状态更新的原子性并生成防篡改日志，提升版本控制的可靠性。
2026-04-16 cs.CR
INTCC: A Framework for Interactive Confidential Computing
SUSTech（南方科技大学）
针对传统TEE远程证明与交互式开发工作流的冲突，该研究提出INTCC交互式机密计算框架，通过逻辑划分TEE和三大核心机制，在保障数据机密性的同时支持动态交互操作，且开销处于实用水平。
2026-09-28 cs.CR
PROPYLA: Privacy Preserving Long-Term Secure Storage
当今越来越多的敏感信息被电子地存储，并且该信息的实质部分（例如，健康记录、税务数据、法律文件）必须长时间保留（例如，几十年甚至几百年）。当存储敏感数据时，必须保护完整性和机密性，以确保可靠性和隐私性。然而，常用的加密方案并不是为在如此长的时间段内保护数据而设计的。最近，提出了第一个将长期完整性与长期机密性保护相结合的存储架构（AsiaCCS'17）。然而，该架构仅处理简化的存储场景，其中部分存储数据无法单独访问和验证。然而，如果这是允许的，则不仅数据内容本身，而且对数据的访问模式（即，在什么时间访问哪些数据项的信息）可以是敏感信息。在这里，我们提出了第一个长期的安全存储体系结构，提供长期的访问模式隐藏的安全性，除了长期的完整性和长期的机密性保护。为了实现这一点，我们结合信息理论的秘密共享，可再生的时间戳，可再生的承诺与信息理论的不经意的随机访问机。我们提出的架构的性能分析表明，实现长期的完整性，机密性和访问模式隐藏安全是可行的。
2019-04-27 cs.CR
Secure and Verifiable Electronic Voting in Practice: the use of vVote in the Victorian State Election
2014年11月的澳大利亚维多利亚州选举是世界上第一次在州一级的法定政治选举，在投票站部署了端到端可验证的电子投票系统。这是盲人选民第一次能够以可验证的方式进行完全无记名投票，也是第一次在政治选举中使用可验证的投票系统来收集远程选票。代码是开源的，选举的输出是可验证的。该系统从这些特定群体中获得了1121张选票，比2010年有所增加，但投票点较少。
2015-04-27 cs.CR cs.CY
A Practical, Secure, and Verifiable Cloud Computing for Mobile Systems
云计算系统，其中客户租用和共享第三方平台的计算资源，近年来得到了广泛的使用。此外，用于移动系统的云计算（即，客户端是移动设备的系统）在技术文献中也受到了相当大的关注。我们提出了一种新的方法，委托计算的资源受限的移动客户端，其中多个服务器相互作用，以构建一个加密的程序称为乱码电路。接下来，使用来自移动客户端的乱码输入，另一个服务器执行这个乱码电路并返回结果乱码输出。我们的系统保证隐私的移动客户端的数据，即使执行服务器选择勾结所有，但其他服务器之一。为了构建一个安全的移动系统云计算，我们采用了Beaver等人的乱码电路设计和Goldreich等人的安全多方计算协议。我们的方法采用了新的使用的加密安全的伪随机数发生器的Blum等人。使移动客户端能够有效地检索计算的结果，以及验证评估者实际上执行的计算。我们分析了我们的系统的服务器端和客户端的复杂性。使用真实世界的数据，我们评估我们的系统的隐私保护搜索应用程序，定位最近的银行/ATM从移动客户端。我们还测量了构建和评估不同数量的服务器的乱码电路所需的时间，证明了我们的安全和可验证的云计算的移动系统的可行性。
2014-10-06 cs.CR
Secure Blockchain-Based Supply Chain Management with Verifiable Digital Twins
针对区块链供应链管理中数字孪生不可靠的问题，提出结合区块链与数字孪生验证功能的模型，以安全计算形式化描述过程，并应用于食品可追溯性场景。
2023-09-01 cs.CR
Verifiable Quantum Secure Modulo Summation
本文提出可验证量子安全模求和任务，引入模零和随机性，并构造仅需最低验证要求的量子协议，以减少传统方案对大量保密信道和步骤的依赖。
2019-10-14 cs.CR quant-ph
AMD SEV-SNP: A Confidential Computing Primer
本文介绍AMD SEV-SNP硬件机密计算技术，该技术将hypervisor视为攻击者，通过硬件机制保障虚拟机机密性、完整性与远程可验证性，实现可信执行环境。
2026-08-06 cs.CR
Raziel: Private and Verifiable Smart Contracts on Blockchains
Raziel结合了安全的多方计算和携带证明的代码，为区块链上的智能合约提供隐私，正确性和可验证性保证。有效地解决了DAO和Gyges攻击，本文描述了一种实现，并给出了示例来证明其实际可行性（例如，私人和可验证的众筹和投资基金）。此外，我们展示了如何使用证明的零知识证明（即，Proof-Carrying Code证书）在智能合约执行之前向第三方证明其有效性，而不会泄露任何其他信息。最后，我们展示了矿工如何通过为安全多方计算生成预处理数据而获得奖励。
2020-02-13 cs.CR
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
Reinforcing Secure Live Migration through Verifiable State Management
针对可信执行环境中可信应用实时迁移的安全挑战，提出跨TEE架构的轻量级框架TALOS，通过最小化信任假设、内存内省等技术实现安全高效的迁移，适用于去中心化场景。
2025-09-05 cs.CR
A Verifiable Fully Homomorphic Encryption Scheme for Cloud Computing Security
在云计算和大数据的背景下执行智能计算在今天受到高度赞赏。全同态加密（FHE）是一种智能加密方案，允许以加密形式处理数据。它使我们能够保护我们的敏感数据的机密性，并从云计算的力量中受益。目前，已有的许多方案已经证明，该理论是可行的，但效率需要显着提高，以使其可用于实际应用。一个微妙的困难是如何有效地处理噪音。本文的目的是介绍一种有效的和可验证的FHE的基础上一个新的数学结构，是无噪声的。
2018-04-18 cs.CR
An Integrated approach for the Secure Transmission of Images based on DNA Sequences
只要人类还存在于这个地球上，就会有供有限观众观看的机密图像。这些图像必须以这样一种方式传输，即没有未经授权的人知道它们。DNA序列在现代密码学中起着至关重要的作用，并且基于DNA序列的密码学为通过公共不安全信道传输此类机密图像提供了帮助，因为预期的接收者可以单独破译它们。提出了一种基于DNA序列和双偶阶幻方置乱的综合加密方案。由于原始图像和加密图像之间的相关性可以忽略不计，因此该方法对任何类型的密码攻击都具有鲁棒性。
2016-11-24 cs.CR
VerifiableFL: Verifiable Claims for Federated Learning using Exclaves
Imperial College London（伦敦帝国学院）；Azure Research（Azure研究院）；Microsoft Security Response Center（微软安全响应中心）
VerifiableFL通过exclaves实现联邦学习模型的可验证声明，减少12%的开销，增强训练过程的透明性和安全性。
2026-02-17 cs.CR cs.DC cs.LG
A Secure Database System using Homomorphic Encryption Schemes
云计算作为一种有吸引力的解决方案出现，可以委托存储和处理机密数据。然而，这种系统会遇到几个安全风险，因为安全加密的数据在处理之前应该被解密。因此，解密的数据容易被读取和更改。因此，自1978年RSA加密方案发表以来，处理加密数据一直是一个研究课题。本文提出了一种基于同态加密方案的关系数据库系统，以保护数据的完整性和机密性。我们的系统在加密数据上执行SQL查询。我们测试了我们的系统与最近开发的同态方案，使执行的算术运算的密文。我们表明，所提出的系统执行准确的SQL操作，但其性能阻碍了该系统的实际实施。
2015-12-11 cs.CR
Formal Verification of Secure Encrypted Virtualization
University of Florida（佛罗里达大学）；AMD（超威半导体）
针对AMD SEV机密虚拟机缺乏形式化安全保障的问题，提出设计级和属性级抽象模型并进行属性检查，以确保机密性、完整性和可用性。
2026-05-31 cs.AR cs.CR
FSPVDsse: A Forward Secure Publicly Verifiable Dynamic SSE scheme
对称可搜索加密（SSE）方案允许客户端（数据所有者）搜索外包给不可信云服务器的加密数据。搜索可以是单个关键字搜索或复杂查询搜索，如合取或布尔关键字搜索。对于动态SSE，信息泄漏是相当高的，其中数据可能被更新。已经证明，为了避免这种信息泄漏，具有动态数据的SSE方案必须是前向私有的。动态SSE方案被称为前向私有的，如果添加关键字-文档对不会显示关于该关键字的先前搜索结果的任何信息。在SSE设置中，数据所有者具有非常低的计算和存储能力。在这种情况下，尽管一些方案通过诚实但好奇的云实现了前向隐私，但当服务器是恶意的时，很难实现前向隐私，这意味着它可以改变数据。可验证的动态SSE要求服务器提供搜索查询结果的证明。数据所有者可以有效地验证此证明。在本文中，我们提出了一个通用的公开可验证的动态SSE（DSSE）计划，使任何前向私人DSSE计划可验证，而不会失去前向隐私。该方案不需要任何额外的存储在业主方，并要求最小的计算成本，以及业主。此外，我们还将我们的方案与已有的结果进行了比较，表明我们的方案是实用的。
2019-09-30 cs.CR
Verifiable Encodings for Secure Homomorphic Analytics
针对同态加密无法保证云端外包计算结果正确性的问题，本文提出两种错误检测编码与对应认证器，实现VERITAS系统，支持任意同态操作验证，可应用于多类隐私计算场景。
2024-06-04 cs.CR
A Survey on Perfectly-Secure Verifiable Secret-Sharing
可验证秘密共享（VSS）是安全分布式计算的一个基本概念。它被用作几个分布式计算任务的构建块，如拜占庭协议和安全多方计算。在这篇文章中，我们认为VSS计划具有完美的安全性，容忍计算无界的对手。我们全面调查现有的完全安全的VSS计划在三个不同的通信设置，即同步，异步和混合设置，并提供完整的细节，现有的计划在这些设置。这项调查的目的是提供一个明确的知识和基础，研究人员谁有兴趣了解和扩展最先进的完全安全的VSS计划。
2022-02-04 cs.CR cs.DC cs.IT
Confidential Computing across Edge-to-Cloud for Machine Learning: A Survey Study
本文综述了跨边缘到云环境的机密计算在机器学习中的应用，涵盖了基于可信执行环境、同态加密和安全飞地的软硬件解决方案，并指出了现有研究的空白与未来发展方向。
2023-07-31 cs.CR cs.DC
A Novel Framework using Elliptic Curve Cryptography for Extremely Secure Transmission in Distributed Privacy Preserving Data Mining
隐私保护数据采掘是一种在挖掘过程中确保个人信息隐私的方法。最重要的任务是从分布的多个数据库中检索信息。数据一旦进入数据仓库，就可以被挖掘算法用来检索机密信息。建议的框架有两个主要任务，安全传输和保密信息在采矿过程中。安全传输是通过使用椭圆曲线密码和数据失真的隐私保护，确保高度安全的环境。
2012-04-12 cs.CR cs.DB
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
Optimistic Verifiable Claims: A Blockchain Protocol for Conditionally Confidential Bidding in Decentralized Manufacturing
Faculty of Mechanical Engineering, University of Ljubljana（卢布尔雅那大学机械工程学院）
去中心化制造中供应商与消费者面临合同前僵局，本文提出区块链协议OVC，通过实现四项检查，在不同链上测试其对3DBenchy文件的成本和时间，结果表明在仲裁链和opBNB上基于声明的保密投标经济可行，以太坊上工业规模下不可行。
2026-07-29 cs.CR cs.DC cs.GT
Secure Confidential Business Information When Sharing Machine Learning Models
School of Management, Fudan University（复旦大学管理学院）；School of Management and Economics, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）经管学院）；Lerner College of Business and Economics, University of Delaware（特拉华大学勒纳商业与经济学院）
针对共享机器学习模型面临的机密属性推断攻击，本文提出响应式CPI攻击与攻防军备竞赛框架，并引入近似策略提升效率，从而在保持模型效用和降低计算开销的同时实现更强的防御。
2025-09-19 cs.AI cs.CR
A Quantum-Secure Voting Framework Using QKD, Dual-Key Symmetric Encryption, and Verifiable Receipts
本文提出融合 QKD、双密钥对称加密与可验证收据的量子安全投票框架，并通过 MQTT 模拟量子与经典信道，验证其低延迟、低错误率的高效大规模投票处理能力。
2025-10-03 cs.CR quant-ph
RANDGENER: Distributed Randomness Beacon from Verifiable Delay Function
提出RandGener，一种基于RSA群中陷门可水印可验证延迟函数的$n$方提交-揭示-恢复分布式随机信标协议，具备奖励惩罚机制且无需可信交易商或分布式密钥生成。
2023-10-19 cs.CR
Secure Degrees of Freedom of One-hop Wireless Networks
研究了安全自由度（d.o.f.）通过考虑四种基本的高斯网络结构：窃听信道，广播信道与机密消息，干扰信道与机密消息，和多址窃听信道的一跳无线网络。安全的d.o.f.没有助手的高斯窃听通道的概率为零。严格正安全d.o.f.可以在高斯窃听信道中通过使用发送结构化协作信号的辅助器来获得。我们证明了确切的安全d.o.f.的高斯窃听通道是1/2。我们实现的方案是基于真正的干扰对齐和合作干扰，这使得消息信号和合作干扰信号在合法的接收器可分离，但在窃听者防止任何可靠的解码消息信号完全对齐。我们的逆是基于两个关键引理。第一个引理量化了保密惩罚，表明窃听者对系统的净影响是它消除了一个独立的信道输入。第二个引理量化的帮助者的作用，通过开发一个直接的合作干扰信号的帮助者和消息速率之间的关系。我们将这个结果推广到M个助手的情况，并证明了精确的安全d.o.f.在这种情况下是M/（M+1）。然后，我们将这种方法推广到更一般的网络结构与多个消息。证明了和安全d.o.f.具有机密消息和M个助手的高斯广播信道的安全d.o.f.的2/3时，安全d.o.f.具有保密消息和M个助手的两用户干扰信道的安全d.o.f. K-用户多址窃听信道的最大值为K（K-1）/（K（K-1）+1）。
2012-09-24 cs.CR cs.IT math.IT
Confidential Truth Finding with Multi-Party Computation (Extended Version)
针对联邦数据挖掘中的隐私保护问题，提出一种基于安全秘密共享的多方计算协议及算法变体，在保证数据机密性与来源隐私的同时，实现了与基线相当的准确率并显著降低了效率损失。
2023-05-24 cs.CR cs.DB
GuardNN: Secure Accelerator Architecture for Privacy-Preserving Deep Learning
Cornell University（康奈尔大学）；Meta AI
本文提出了GuardNN，这是一种安全的DNN加速器，即使在不可信的环境中也能为用户数据和模型参数提供基于硬件的保护。GuardNN表明，可以为特定应用程序定制架构和保护，以提供强大的机密性和完整性保证，而开销可以忽略不计。GuardNN指令集的设计将TCB简化为加速器，并且即使在来自主机的指令不可信时也允许机密性保护。GuardNN通过为DNN加速器的已知存储器访问模式定制片外存储器保护，最大限度地减少了存储器加密和完整性验证的开销。GuardNN在FPGA上原型化，证明了有效的机密性保护，推理的性能开销约为3%。
2022-05-25 cs.AR cs.CR cs.LG
Securing Generative AI in Healthcare: A Zero-Trust Architecture Powered by Confidential Computing on Google Cloud
Google Cloud（谷歌云）
针对医疗生成式AI整合中数据使用阶段的安全漏洞，本文提出机密零信任框架（CZF），结合零信任架构与机密计算，在谷歌云构建多层架构，填补数据使用漏洞，实现合规可验证与安全多方协作，为医疗AI信任基础提供支撑。
2025-11-14 cs.AI cs.CR
Towards Trust Proof for Secure Confidential Virtual Machines
本文针对 AMD SEV 机密虚拟机缺乏运行状态信任证明的问题，提出 T3CVM 方法，通过安全 vTPM 构建可信完整链，克服现有方案弱点并实现形式化安全分析与原型性能评估。
2024-05-02 cs.CR cs.SE
ELSA: Efficient Long-Term Secure Storage of Large Datasets
如今，越来越多的信息以数字方式生成、交换和存储。这还包括长期存在和高度敏感信息（例如，电子健康记录、政府文件），其完整性和机密性必须在几十年甚至几个世纪内得到保护。虽然有大量基于加密的数据保护方案，但只有少数是为长期保护而设计的。最近，Braun等人（AsiaCCS'17）提出了第一个长期保护方案，提供可更新的完整性保护和信息理论机密性保护。然而，他们的计划的计算和存储成本显着增加存储的数据项的数量。结果，他们的方案似乎仅适合于保护具有少量相对大的数据项的数据库，而不适合于保存大量相对小的数据项的数据库（例如，医疗记录数据库）。在这项工作中，我们提出了一个解决方案，有效的长期完整性和机密性保护的大型数据集组成的相对较小的数据项。首先，我们构造了一个可更新的向量承诺方案，该方案在选择性解除承诺下是信息隐藏的。然后，我们结合这个计划与可更新的时间戳和信息理论上安全的秘密共享。所得到的解决方案仅需要单个时间戳来保护数据集，而现有技术需要与数据项的数量成线性的多个时间戳。我们实施了我们的解决方案，并在一个场景中测量了它的性能，其中12000个数据项在100年的时间跨度内被聚合、存储、保护和验证。我们的测量结果表明，我们的新解决方案完成此评估方案的速度比最先进的水平快一个数量级。
2018-10-28 cs.CR
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
LLM-IFT: LLM-Powered Information Flow Tracking for Secure Hardware
本文提出LLM-IFT，利用大语言模型的结构化推理对硬件设计进行层次化依赖分析，在Trust-Hub测试用例上实现了100%的机密性与完整性信息流追踪准确率。
2025-04-09 cs.CR
An Application of Group Theory in Confidential Network Communications
介绍了一种新的组密钥交换方案，该方案被证明是高效和安全的，并与现有的协议进行了比较。
2016-10-28 cs.CR cs.IT math.IT
Verifiable, Efficient and Confidentiality-Preserving Graph Search with Transparency
本文针对加密图搜索方案 PeGraph 缺乏透明性、计算开销大且不支持动态数据库和验证的问题，提出 SecGraph 和 VSecGraph，利用 SGX、LDCF 编码 XSet 与 Twin-TSet 实现高效、透明且可验证的动态加密图搜索。
2025-03-13 cs.CR cs.DB
PS-UIE: Privilege-Separated Integrity Enforcement for User-Space Executable Objects in Confidential VMs
Beijing Jiaotong University（北京交通大学）；Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation（智能交通安全与隐私北京市重点实验室）
提出PS-UIE，一种基于特权分离架构的方法，通过将完整性度量和强制权限置于更高特权域，实现对AMD SEV-SNP机密虚拟机中用户空间可执行对象的策略控制完整性强制，并提供可验证的运行时证据。
2026-06-03 cs.CR
