基于同态加密的云计算环境下金融数据隐私保护研究【附数据】_云计算场景下,为探究同态加密性能分析实验
✨ 专业领域：
金融数据处理与分析
量化交易策略研究
金融风险建模
投资组合优化
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深度学习在金融中的应用
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Python/R/MATLAB量化分析
机器学习模型构建
金融时间序列分析
蒙特卡洛模拟
风险度量模型
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📚 内容：
金融数据挖掘与处理
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(1) 并行同态加密算法的设计与实现
随着大数据时代的到来，数据量的急速增长使得数据隐私保护成为了研究的重点，尤其是在面对云计算和分布式存储的应用场景中。同态加密技术因其能够在不解密的情况下直接对密文数据进行计算，成为了一种前景广阔的隐私保护方法。然而，传统的同态加密算法在处理大量数据时往往面临效率瓶颈，如何提高其在大规模数据环境中的应用效率是亟待解决的难题。本文通过引入并行计算的方法，对部分同态加密算法、类同态加密算法以及全同态加密算法进行了系统的并行化改进，极大地提升了其计算性能。
首先，针对支持加法同态的加密算法，本文设计了一种基于Paillier加密算法的并行部分同态加密方案。Paillier算法以其加法同态性而著称，通过将明文数据划分为若干个较小的数据块，降低了需要进行的大数指数运算的复杂性。我们利用MapReduce框架的分布式特性，对这些数据块进行并行处理，实现了多组数据的同时加密，显著提高了加密效率。对于El Gamal加密算法，这种具有乘法同态性的算法，本文通过指数分块和预处理技术，实现了行并行处理。具体而言，我们对待加密数据进行分块预处理，使得预处理时间与数
