【摘 要】
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随着社会进入到数据石油时代,有必要解决隐私数据在共享和使用过程中的隐私保护问题,机密计算是有效的解决之道[1]。英特尔SGX就是用于实现机密计算的新一代可信执行环境[2]。然而现有的基于SGX的数据共享方案仍存在以下问题:（1）数据需求方提交的算法恶意、运行算法代码的解释器不可信;（2）SGX远程认证中与IAS（Intel Attestation Service）交互的时间成本过高,阻碍了隐私数据
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随着社会进入到数据石油时代,有必要解决隐私数据在共享和使用过程中的隐私保护问题,机密计算是有效的解决之道[1]。英特尔SGX就是用于实现机密计算的新一代可信执行环境[2]。然而现有的基于SGX的数据共享方案仍存在以下问题:（1）数据需求方提交的算法恶意、运行算法代码的解释器不可信;（2）SGX远程认证中与IAS（Intel Attestation Service）交互的时间成本过高,阻碍了隐私数据的安全共享。本文面向中心化的隐私数据安全共享的场景,设计并实现了一种基于机密计算的隐私数据安全共享模型SSMPD（Secure Sharing Model for Private Data）,在隐私数据的拥有者与数据需求方之间架起桥梁,数据拥有者公开隐私数据的样本信息,数据需求方据此编写出分析隐私数据的算法,算法被执行在数据拥有者提供的带有英特尔SGX功能的硬件上,执行期间拉取隐私数据进行计算,最终使得拥有者的隐私数据可用不可见、不会被泄露,算法调用方也能获得正确且可信的执行结果。针对问题（1）,本文提出的审核和验证双向信任机制,使得安全性得到进一步提高;针对问题（2）,本文提出的基于公私钥的轻量级SGX认证,使得SGX认证的时间减少500ms。此外,本文基于SSMPD搭建了隐私数据安全共享系统,并以药品监督管理局的医药进销存数据的共享流通为例,在不泄露数据的前提下,可使第三方机构计算出目标制药企业的营收情况,从而为银行对该企业的信贷业务提供一定的数据支撑,表明了SSMPD具有实用价值。
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