文章总结： 广州大学唐春明团队针对恶意模型下隐私交集求和协议瓶颈，提出融合批处理加密及优化零知识证明的方案。该成果发表于IEEETIFS，大幅降低通信与计算开销，解决了大规模商业应用落地难题，为隐私计算提供了高效的工程化解决方案。 综合评分： 95 文章分类： 数据安全,解决方案,应用安全

广州大学唐春明教授团队研究成果在IEEE TIFS上发表

信息网络安全杂志

2026年1月4日 17:02 上海

近日，广州大学数学与信息科学学院唐春明教授信息安全团队在安全多方计算（MPC）领域取得研究结果，相关成果以“Two-Sided Private Intersection-Sum with Cardinality in the Malicious Model”为题，发表于信息安全领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》（IEEE TIFS）。

01 研究背景

隐私交集和协议（Private Intersection-Sum with Cardinality, PIS-CA）是安全多方计算中的一类重要密码学协议。PIS-CA允许两个或多个参与方在不泄露各自输入集合的前提下，安全地计算集合的交集基数，并对其交集元素相关联数值进行隐私求和。PIS-CA协议在广告效果衡量、联合风控分析和跨机构研究协作等实际场景中的隐私保护具有重要应用价值。在恶意安全模型下，为保障安全性，往往需组合使用多种密码学原语，导致协议通信和计算开销显著增加，难以满足大规模、高并发商业应用的性能要求，构成其工程化落地的主要挑战。

02 研究内容

本研究针对恶意安全模型下两方PIS‑CA协议存在的性能与部署瓶颈，从协议构造、加密算法及零知识证明系统三个层面展开攻关。首先，通过分阶段融合普通加密与批处理加密技术，提出“多标量密文同态乘运算”机制，实现普通密文向批处理密文的高效转换，从根本上克服了批处理技术在PIS‑CA中的应用障碍，显著降低通信与计算开销。其次，针对Shuffle证明通信与计算成本高的问题，引入并优化Curdleproofs零知识Shuffle证明协议，大幅压缩证明的通信复杂度；结合Bulletproofs/Bulletproofs+向量内积证明，将递归降维中的双向量运算合并为单向量运算，显著减少了证明阶段的数据传输量。并且在保持零知识性的前提下，将原本线性规模的椭圆曲线运算降低至对数级，从而提升了Shuffle证明的整体效率。本研究为隐私计算核心问题提供了更高效、灵活且具备工程可行性的解决方案。

03 研究相关

相关高水平论文以广州大学为唯一第一作者及通讯作者单位发表。论文第一作者是信息安全团队指导的研究生黄毅康，通信作者是蔡云鹭副教授。该研究获得了唐春明教授主持的国家自然科学基金面上项目的资助。IEEE TIFS是IEEE旗下信息安全与数字取证领域的旗舰期刊，同时入选中国计算机学会（CCF）推荐A类期刊、中国密码学会（CACR）推荐A类期刊、中国科学院SCI一区TOP期刊及JCR Q1期刊，是该领域公认的国际权威期刊。

来源：广州大学

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