在大数据背景下,安全多方计算解决了多源数据分析与融合过程中数据各方拥有者的隐私性问题。同时,在数据被充分利用的前提下,安全多方计算保证了数据的加密性与隐私性。理性安全多方计算扩展了传统的安全多方计算,是博弈论与安全多方计算融合的产物。引入理性参与者使得安全多方计算模型更加符合现实意义和实际应用,通过效用函数的分析保障了计算结果的可靠性。本论文结合信息论、博弈论和安全通论,对安全多方计算中参与者行为变化趋势与敌手的选择问题进行了研究,研究内容包含基于安全熵判据的理性两方计算协议、基于熵时变性的安全多方计算敌手选择模型以及基于博弈系统论的安全电子竞标协议。具体工作内容如下:（1）基于安全熵判据的理性两方计算协议。理性安全两方计算是密码学中重要的研究之一。理性参与者的目的是最大化自身效用,这将导致很多情况下参与者的行为策略是混合策略。混合策略下的纳什均衡会引起熵的变化。已有协议通过熵函数解决了混合策略下两方计算的公平性问题,同时通过效用函数保证了理性两方计算中的安全性问题。然而通过设置过高的效用函数保证协议安全性所需代价往往高于协议本身价值,并且协议仅适用于单一的场景中。因此,本文提出了基于安全熵判据的理性两方计算协议,根据不同的场景设置对应的安全熵阈值。将安全熵值作为评估不同场景中两方计算安全性的方法,同时本文探究了安全熵与效用函数之间的关系,确保在符合安全熵阈值范围内最优效用函数的设置。（2）基于熵时变性的安全多方计算敌手最优选择模型。在密码学中,安全多方计算涉及到多个参与者,其中每个参与方都有自己的秘密输入,且希望通过交互协议共同计算一个函数。在这个过程中,任何一方的作弊都将导致最终结果的错误。一些现有的安全多方计算协议仅能在参与者作恶后才发觉并处置恶意参与者。这种被动的方式不仅会消耗更多的资源,同时也会造成参与者过多的损失。针对以上问题,本文基于熵的时变性提出了一个敌手选择模型。根据时间的变化,评估安全多方计算模型的安全熵值。一旦熵值超出预期,则通过信誉机制对信誉值最低的敌手进行替换,以始终保证模型的安全状态。本文所提模型能够更好的预测系统的不安全状态,并且通过敌手选择模型可以时刻保证模型的安全性。同时也提高了密码协议的效率。（3）基于博弈系统论的安全电子竞标协议。将基于博弈系统论的安全多方计算协议应用于电子竞标背景中,通过了解电子竞标的背景现状及存在的问题,运用基于博弈系统论的安全多方计算协议来提高电子竞标协议中竞价的隐私性,并且防止竞标者在竞价过程中的恶意操作。