支持密文计算的同态加密算法是云上多媒体数据处理过程中保护隐私的有效手段。云上多媒体数据一般是压缩格式存放,因此云端在处理时需先对其进行解压缩。同态加密域FLAC(Free Lossless Audio Codec)音频数据解压缩技术研究提出了在未解密情况下对加密的FLAC音频进行解压缩的方案。对同态域FLAC音频进行解压缩是一个巨大的挑战,挑战在于其解压缩过程需根据中间变量取值来控制程序分支,而在同态域中无法比较加密的中间变量,同态密文不支持分支程序。为了应对上述挑战,通过计算密文匹配比特,将FLAC音频原始解码过程中的动态分支程序转化为同态密文所支持的静态顺序程序,对解压缩过程进行改写。对中间变量的每个分支计算相应的加密匹配比特并产生相应的结果,该比特表示该分支是否被匹配,所有分支中仅有一个是匹配分支,可通过密文匹配比特控制得到最终分支程序结果。计算每个分支产生的结果乘以对应的加密匹配比特并累加,累加产生的结果等同于选择匹配控制值的结果。同时将FLAC音频解压缩过程同态密文不支持的除法和取整运算等同转换为其支持的移位和加法运算。在实现过程中,对同态密文下FLAC音频解压缩方案应用的优化方法有多线程并行、批量降噪和单指令多数据(Single-Instruction Multiple-Data,SIMD)技术,并提出多密文连续乘优化技术。SIMD技术指将多个明文打包加密成单个密文,因此解码一个密文帧对应于解码多个明文帧。实验结果验证了同态加密域FLAC音频数据解压缩方案的正确性,优化方法提高了解压缩效率,其中SIMD技术将解压缩效率提高256倍,批量降噪将降噪效率提高16倍。同态加密域FLAC音频数据解压缩方案也适用于其他类似编码技术的音频压缩标准,如SILK,Apple Lossless和MPEG-4 ALS等。