基于2025年工業互聯網平臺的安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的應用報告范文參考一、基于2025年工業互聯網平臺的安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的應用報告

1.1報告背景

1.2報告目的

1.3報告結構

2安全多方計算技術概述

2.1安全多方計算的基本概念

2.2安全多方計算的基本原理

2.3安全多方計算的應用場景

2.4安全多方計算的技術挑戰

2.5安全多方計算的發展趨勢

3智能工廠生產設備遠程監控需求分析

3.1遠程監控的必要性

3.2遠程監控的關鍵技術

3.3遠程監控的挑戰

3.4遠程監控的需求分析

3.5遠程監控的未來發展趨勢

4安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的應用

4.1安全多方計算在數據采集中的應用

4.2安全多方計算在數據分析中的應用

4.3安全多方計算在遠程監控中的應用策略

5基于2025年工業互聯網平臺的安全多方計算技術分析

5.12025年工業互聯網平臺的特點

5.2安全多方計算在工業互聯網平臺中的應用

5.3安全多方計算在工業互聯網平臺中的技術挑戰

5.4安全多方計算在工業互聯網平臺中的發展趨勢

6安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的實施策略

6.1系統架構設計

6.2數據安全與隱私保護

6.3技術選型與集成

6.4人員培訓與支持

6.5實施步驟與注意事項

7安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的案例分析

7.1案例一：某汽車制造企業生產設備遠程監控

7.2案例二：某鋼鐵企業能源管理優化

7.3案例三：某電子制造企業供應鏈管理

7.4案例分析總結

8安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的挑戰與展望

8.1挑戰一：計算復雜度與性能優化

8.2挑戰二：數據隱私保護與訪問控制

8.3挑戰三：跨平臺集成與互操作性

8.4挑戰四：持續發展與技術創新

9結論

9.1技術融合與創新

9.2應用價值與挑戰

9.3發展趨勢與展望

9.4行業建議與政策建議

10參考文獻

10.1技術文獻

10.2應用文獻

10.3政策與標準文獻

10.4綜合性文獻一、基于2025年工業互聯網平臺的安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的應用報告1.1報告背景隨著我國工業互聯網的快速發展，智能工廠成為制造業轉型升級的重要方向。然而，在生產設備遠程監控過程中，如何確保數據安全成為一大挑戰。安全多方計算（SecureMulti-PartyComputation，SMPC）作為一種新興的隱私保護技術，能夠有效解決數據安全與隱私保護的問題。本報告旨在探討基于2025年工業互聯網平臺的安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的應用，為我國智能工廠建設提供有益的參考。1.2報告目的分析安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的應用價值，為我國智能工廠建設提供理論依據。探討基于2025年工業互聯網平臺的安全多方計算技術，為實際應用提供技術支持。分析安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的實施策略，為相關企業提供參考。1.3報告結構本報告共分為十個章節，具體如下：第一章：項目概述，介紹報告背景、目的和結構。第二章：安全多方計算技術概述，介紹安全多方計算的基本概念、原理和應用場景。第三章：智能工廠生產設備遠程監控需求分析，分析智能工廠生產設備遠程監控的關鍵技術、挑戰和需求。第四章：安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的應用，探討安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的具體應用場景和技術實現。第五章：基于2025年工業互聯網平臺的安全多方計算技術分析，介紹2025年工業互聯網平臺的特點和優勢，分析安全多方計算在該平臺上的應用前景。第六章：安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的實施策略，探討安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的實施步驟、注意事項和解決方案。第七章：安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的案例分析，通過具體案例展示安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的應用效果。第八章：安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的挑戰與展望，分析安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中面臨的挑戰和未來的發展趨勢。第九章：結論，總結本報告的主要內容和觀點。第十章：參考文獻，列出本報告所引用的文獻資料。二、安全多方計算技術概述2.1安全多方計算的基本概念安全多方計算是一種允許兩個或多個參與方在不泄露各自隱私數據的情況下，共同計算出一個結果的技術。在這種計算過程中，每個參與方只知道自己的輸入數據以及最終的計算結果，而無法獲取其他參與方的數據。這種技術最早由Rivest、Adleman和Ladner在1979年提出，旨在解決分布式計算中的隱私保護問題。2.2安全多方計算的基本原理安全多方計算的核心原理是通過一系列加密和計算技術，使得參與方在不泄露自身隱私數據的前提下，能夠共同完成復雜的計算任務。具體來說，參與方首先將自己的數據加密，然后發送給其他參與方。其他參與方在接收到加密數據后，根據預定的計算協議進行加密計算，并將加密結果返回給發送方。最后，發送方將所有參與方的加密結果進行解密，得到最終的計算結果。2.3安全多方計算的應用場景安全多方計算技術具有廣泛的應用場景，主要包括以下幾個方面：金融領域：在金融領域，安全多方計算可以用于處理敏感的金融數據，如信用卡信息、交易記錄等，以保護用戶的隱私和安全。醫療領域：在醫療領域，安全多方計算可以用于保護患者的病歷信息，同時允許醫生和研究機構在不需要共享具體數據的情況下，進行數據分析和研究。電子商務：在電子商務領域，安全多方計算可以用于保護消費者的購物記錄和支付信息，同時允許商家進行數據分析，以優化營銷策略。工業互聯網：在工業互聯網領域，安全多方計算可以用于保護生產設備的數據，同時允許制造商和供應商進行遠程監控和故障診斷。2.4安全多方計算的技術挑戰盡管安全多方計算具有廣泛的應用前景，但在實際應用中仍面臨一些技術挑戰：計算效率：安全多方計算通常涉及復雜的加密和計算過程，這可能導致計算效率低下，特別是在處理大規模數據時。網絡延遲：在分布式計算環境中，網絡延遲可能會影響安全多方計算的執行效率。安全性：確保安全多方計算過程中的數據安全是一個重要挑戰。任何安全漏洞都可能被惡意攻擊者利用，導致數據泄露。可擴展性：隨著參與方數量的增加，安全多方計算的可擴展性成為一個重要問題。如何實現高效、可擴展的安全多方計算技術是一個亟待解決的問題。2.5安全多方計算的發展趨勢隨著云計算、大數據和物聯網等技術的快速發展，安全多方計算技術也在不斷進步。以下是一些安全多方計算的發展趨勢：新型加密算法：研究人員正在開發新的加密算法，以提高計算效率和安全性。優化協議設計：為了提高計算效率，研究人員正在優化安全多方計算協議的設計。跨平臺支持：安全多方計算技術正逐漸向跨平臺方向發展，以適應不同的應用場景。與區塊鏈技術的結合：安全多方計算與區塊鏈技術的結合，有望在提高數據安全性和透明度的同時，實現去中心化計算。三、智能工廠生產設備遠程監控需求分析3.1遠程監控的必要性隨著工業互聯網的深入發展，智能工廠對生產設備的遠程監控需求日益增長。遠程監控能夠實時監測生產設備的運行狀態，及時發現潛在的問題，從而提高生產效率，降低故障率，減少停機時間。以下是遠程監控的幾個關鍵必要性：實時數據采集：生產設備在運行過程中會產生大量的數據，遠程監控系統能夠實時采集這些數據，為生產管理提供實時信息。故障預警：通過分析設備運行數據，遠程監控系統可以預測潛在故障，提前采取措施，避免意外停機。能源管理：遠程監控有助于優化能源使用，通過實時監控設備的能耗情況，實現節能減排。遠程維護：遠程監控系統使得維護人員能夠遠程診斷和解決問題，提高維護效率。3.2遠程監控的關鍵技術智能工廠生產設備遠程監控涉及多種關鍵技術，以下是一些關鍵技術的詳細分析：傳感器技術：傳感器是遠程監控系統的數據采集基礎。現代傳感器技術已能夠實現高精度、高可靠性的數據采集。通信技術：遠程監控系統需要可靠的通信技術支持，包括有線和無線通信方式。5G、物聯網（IoT）等技術為遠程監控提供了高速、穩定的通信保障。數據傳輸與處理：大量生產數據的傳輸和處理是遠程監控系統的核心。大數據、云計算等技術為數據傳輸和處理提供了強大的技術支持。人工智能與機器學習：人工智能和機器學習技術在遠程監控中的應用，如設備故障預測、運行狀態分析等，能夠提高監控系統的智能化水平。3.3遠程監控的挑戰盡管遠程監控技術在智能工廠中具有重要意義，但在實際應用中仍面臨一些挑戰：數據安全與隱私保護：在生產設備遠程監控過程中，如何保護數據安全和個人隱私是一個重要挑戰。安全多方計算等隱私保護技術可以提供解決方案。網絡延遲與帶寬限制：遠程監控系統對網絡通信的實時性要求較高，但網絡延遲和帶寬限制可能會影響監控效果。系統穩定性與可靠性：遠程監控系統需要具備高穩定性和可靠性，以適應工業環境中的復雜工況。成本與投資回報：遠程監控系統的建設和維護需要一定的投資，企業需要權衡成本與投資回報。3.4遠程監控的需求分析針對智能工廠生產設備遠程監控的需求，以下是一些具體分析：設備狀態監測：實時監測生產設備的運行狀態，包括溫度、壓力、速度等關鍵參數。能耗分析：對生產設備的能耗進行監測和分析，優化能源使用。故障診斷與預測：通過分析設備運行數據，預測潛在故障，提前采取措施。遠程控制與操作：實現對生產設備的遠程控制，提高生產效率。系統集成與優化：將遠程監控系統集成到整個智能工廠體系中，實現智能化、自動化生產。3.5遠程監控的未來發展趨勢隨著技術的不斷進步，智能工廠生產設備遠程監控的未來發展趨勢如下：更加強大的數據分析能力：利用大數據、人工智能等技術，實現對生產數據的深度分析，為生產優化提供決策支持。更高效的通信技術：5G、物聯網等技術的應用，將進一步提高遠程監控系統的通信效率。更加智能的監控算法：結合機器學習和深度學習，實現更加智能化的故障診斷和預測。更加完善的安全保障：通過安全多方計算等技術，確保數據安全和隱私保護。更加便捷的用戶體驗：優化遠程監控系統的操作界面，提高用戶體驗。四、安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的應用4.1安全多方計算在數據采集中的應用在智能工廠的生產設備遠程監控中，數據采集是基礎環節。安全多方計算技術可以在保證數據隱私的前提下，實現多方數據的有效融合。以下為安全多方計算在數據采集中的應用分析：設備數據共享：在智能工廠中，多個設備產生的數據需要被集中分析，但各設備的數據可能涉及不同企業或個人。安全多方計算允許不同設備的所有者在不泄露原始數據的情況下，共享數據并進行聯合分析。數據隱私保護：在數據采集過程中，安全多方計算能夠對數據進行加密處理，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。即使數據被截獲，攻擊者也無法獲取原始數據。數據真實性驗證：安全多方計算可以確保數據采集過程中的數據真實性，防止數據篡改或偽造。4.2安全多方計算在數據分析中的應用在智能工廠生產設備遠程監控中，數據分析是關鍵環節。以下為安全多方計算在數據分析中的應用分析：故障預測：通過對生產設備的歷史數據和實時數據進行分析，安全多方計算可以幫助預測潛在故障，提前采取預防措施。能耗優化：安全多方計算可以分析不同設備的能耗情況，為能源管理和節能減排提供數據支持。性能評估：通過對設備運行數據的分析，安全多方計算可以評估設備性能，為設備升級和維護提供依據。4.3安全多方計算在遠程監控中的應用策略為了將安全多方計算技術應用于智能工廠生產設備遠程監控，以下是一些具體的應用策略：構建安全多方計算平臺：建立基于安全多方計算技術的平臺，為生產設備遠程監控提供數據分析和處理能力。設計安全多方計算協議：針對不同應用場景，設計適合的安全多方計算協議，確保數據安全和隱私保護。集成安全多方計算與現有系統：將安全多方計算技術集成到智能工廠現有的監控系統中，實現無縫對接。培訓與推廣：對相關人員進行安全多方計算技術的培訓，提高其在智能工廠生產設備遠程監控中的應用能力。持續優化與改進：根據實際應用效果，不斷優化安全多方計算技術在智能工廠生產設備遠程監控中的應用策略，提高系統的穩定性和可靠性。提高數據安全性：保護生產設備數據不被泄露，防止數據篡改或偽造。提升監控效果：通過數據分析，實現設備故障預測、能耗優化和性能評估，提高生產效率。降低成本：減少設備故障率，降低維修成本，提高能源使用效率。增強企業競爭力：提高產品質量，縮短產品上市周期，提升企業市場競爭力。五、基于2025年工業互聯網平臺的安全多方計算技術分析5.12025年工業互聯網平臺的特點隨著工業互聯網的快速發展，2025年工業互聯網平臺將展現出以下特點：高并發處理能力：2025年工業互聯網平臺需要具備處理海量數據的能力，以滿足智能工廠對實時性、高并發處理的需求。邊緣計算能力：邊緣計算技術的發展使得工業互聯網平臺能夠將數據處理和決策過程從云端遷移到邊緣設備，降低延遲，提高響應速度。人工智能集成：2025年工業互聯網平臺將集成更多人工智能技術，如機器學習、深度學習等，以實現智能化決策和優化。安全性：隨著工業互聯網的普及，平臺的安全性成為關鍵因素。2025年工業互聯網平臺將具備更高的安全性，以保護數據安全和隱私。5.2安全多方計算在工業互聯網平臺中的應用安全多方計算技術在工業互聯網平臺中的應用主要體現在以下幾個方面：數據共享與協作：工業互聯網平臺上的多個企業或個人需要共享數據以進行聯合分析，安全多方計算技術可以實現數據共享，同時保護數據隱私。設備監控與維護：安全多方計算可以用于監測和分析生產設備的數據，實現遠程監控和維護，同時保護設備數據的安全。供應鏈管理：在供應鏈管理中，安全多方計算可以用于保護交易數據，同時允許各方進行數據分析和決策。5.3安全多方計算在工業互聯網平臺中的技術挑戰盡管安全多方計算技術在工業互聯網平臺中具有廣泛的應用前景，但在實際應用中仍面臨以下技術挑戰：計算復雜度：安全多方計算涉及復雜的加密和計算過程，這可能導致計算復雜度較高，尤其是在處理大規模數據時。性能優化：為了滿足工業互聯網平臺對實時性的要求，需要優化安全多方計算的性能，降低計算延遲。跨平臺兼容性：安全多方計算技術需要與不同的工業互聯網平臺兼容，以實現廣泛的應用。隱私保護與數據安全：在工業互聯網平臺中，數據安全和隱私保護是一個重要挑戰。安全多方計算需要提供有效的解決方案，以防止數據泄露和濫用。5.4安全多方計算在工業互聯網平臺中的發展趨勢為了應對上述挑戰，以下是一些安全多方計算在工業互聯網平臺中的發展趨勢：新型加密算法：研究人員正在開發新的加密算法，以提高計算效率和安全性。優化協議設計：通過優化安全多方計算協議的設計，降低計算復雜度和延遲。跨平臺集成：安全多方計算技術將更加注重與其他技術的集成，以實現跨平臺應用。開源社區發展：隨著開源社區的參與，安全多方計算技術將得到更快的發展，為工業互聯網平臺提供更多的創新解決方案。六、安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的實施策略6.1系統架構設計在實施安全多方計算技術于智能工廠生產設備遠程監控時，首先需要設計一個合理的系統架構。以下為系統架構設計的幾個關鍵點：分布式架構：采用分布式架構，將數據處理和計算任務分散到不同的節點上，以提高系統的可靠性和可擴展性。安全多方計算模塊：在系統架構中集成安全多方計算模塊，用于處理涉及隱私保護的數據交換和計算。數據存儲與管理：設計高效的數據存儲和管理方案，確保數據的安全性和可追溯性。6.2數據安全與隱私保護在實施過程中，數據安全和隱私保護是至關重要的。以下為數據安全與隱私保護的幾個實施策略：數據加密：對敏感數據進行加密處理，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。訪問控制：實施嚴格的訪問控制策略，限制對敏感數據的訪問權限，防止數據泄露。審計與監控：建立審計和監控機制，對數據訪問和操作進行記錄和監控，以便在發生安全事件時進行追溯。6.3技術選型與集成選擇合適的技術是實現安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中有效實施的關鍵。以下為技術選型與集成的幾個要點：選擇成熟的安全多方計算庫：選擇具有較高安全性和可靠性的安全多方計算庫，如OpenMPC、SecureNN等。與現有系統集成：將安全多方計算技術集成到現有的生產設備遠程監控系統中，確保系統兼容性和穩定性。優化性能：針對安全多方計算的性能瓶頸，進行優化和調整，以提高系統整體性能。6.4人員培訓與支持為了確保安全多方計算技術在智能工廠生產設備遠程監控中的順利實施，以下為人員培訓與支持的幾個方面：技術培訓：對相關人員進行安全多方計算技術的培訓，提高其技術水平。操作手冊與文檔：提供詳細的技術手冊和操作指南，幫助用戶了解和掌握安全多方計算技術的使用。技術支持：建立技術支持團隊，為用戶提供及時的技術支持和故障排除服務。6.5實施步驟與注意事項在實施安全多方計算技術于智能工廠生產設備遠程監控時，以下為實施步驟與注意事項：需求分析：詳細分析智能工廠生產設備遠程監控的需求，確定安全多方計算技術的應用場景。系統設計：根據需求分析結果，設計系統架構和功能模塊。技術選型與集成：選擇合適的技術，并將其集成到系統中。測試與驗證：對系統進行測試和驗證，確保其功能和安全性能。部署與實施：將系統部署到實際環境中，并進行實施。持續優化與改進：根據實際應用效果，不斷優化和改進系統，提高其性能和可靠性。七、安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的案例分析7.1案例一：某汽車制造企業生產設備遠程監控某汽車制造企業在生產過程中，對生產設備的遠程監控提出了更高的要求。為了保護設備數據的安全性和隱私，企業選擇了安全多方計算技術來構建遠程監控系統。系統架構：該企業采用分布式架構，將生產設備的數據通過安全多方計算模塊進行加密處理，然后發送到數據中心進行分析。數據安全：通過安全多方計算，企業能夠保護設備數據不被泄露，同時實現數據共享和聯合分析。性能優化：針對安全多方計算的性能瓶頸，企業進行了優化和調整，確保監控系統的高效運行。7.2案例二：某鋼鐵企業能源管理優化某鋼鐵企業希望通過遠程監控生產設備，優化能源管理。企業采用安全多方計算技術，對設備能耗數據進行分析。數據采集：通過傳感器技術，企業實時采集生產設備的能耗數據。數據分析：利用安全多方計算，企業能夠在保護數據隱私的前提下，對能耗數據進行分析，找出能源浪費的環節。節能措施：根據分析結果，企業采取了相應的節能措施，降低了能源消耗。7.3案例三：某電子制造企業供應鏈管理某電子制造企業在供應鏈管理中，需要保護交易數據的安全性和隱私。企業采用了安全多方計算技術，實現供應鏈數據的共享和分析。數據共享：通過安全多方計算，企業能夠實現供應鏈數據的共享，同時保護數據隱私。風險分析：企業利用共享的數據進行分析，識別供應鏈中的潛在風險。決策支持：基于分析結果，企業能夠做出更明智的決策，優化供應鏈管理。7.4案例分析總結安全多方計算技術在智能工廠生產設備遠程監控中具有廣泛的應用前景，能夠有效解決數據安全和隱私保護問題。安全多方計算技術的應用需要結合具體場景，進行系統架構設計和功能模塊開發。安全多方計算技術的實施需要考慮性能優化和系統集成，以確保監控系統的穩定性和可靠性。安全多方計算技術在智能工廠中的應用有助于提高生產效率、降低成本和優化管理。八、安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的挑戰與展望8.1挑戰一：計算復雜度與性能優化安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的應用面臨著計算復雜度高的挑戰。安全多方計算過程中的加密、解密和計算步驟復雜，這導致了計算延遲和資源消耗的問題。為了應對這一挑戰，以下是一些可能的解決方案：算法優化：研究人員正在開發更加高效的安全多方計算算法，以減少計算復雜度和延遲。硬件加速：利用專用硬件加速器，如GPU和FPGA，可以顯著提高安全多方計算的性能。并行處理：通過并行計算技術，可以將計算任務分配到多個處理器上，以提高整體計算效率。8.2挑戰二：數據隱私保護與訪問控制在智能工廠中，生產設備的數據往往包含敏感信息，如商業機密或個人隱私。保護這些數據免受未授權訪問是安全多方計算面臨的另一個挑戰。隱私保護技術：結合同態加密、零知識證明等技術，可以在不泄露原始數據的情況下，驗證數據的真實性。訪問控制策略：實施嚴格的訪問控制策略，確保只有授權用戶才能訪問敏感數據。審計與監控：建立審計和監控機制，記錄數據訪問和操作歷史，以便在發生安全事件時進行追蹤。8.3挑戰三：跨平臺集成與互操作性安全多方計算技術的跨平臺集成和互操作性是一個復雜的問題。不同的系統和設備可能使用不同的通信協議和數據格式，這增加了集成的難度。標準化協議：推動安全多方計算協議的標準化，以實現不同平臺之間的互操作性。中間件開發：開發中間件來橋接不同平臺和設備，簡化集成過程。開放接口：提供開放接口，方便第三方系統集成和擴展。8.4挑戰四：持續發展與技術創新隨著智能工廠的不斷發展和新技術層出不窮，安全多方計算技術在遠程監控中的應用需要不斷適應新的環境和需求。技術創新：持續關注和投資于安全多方計算技術的研究與創新，以保持其在工業互聯網中的領先地位。教育與培訓：加強行業內部的教育和培訓，提高從業人員對安全多方計算技術的理解和應用能力。政策支持：政府和企業應共同推動相關政策出臺，支持安全多方計算技術的發展和應用。展望未來，安全多方計算技術在智能工廠生產設備遠程監控中的應用將面臨持續的技術挑戰。通過不斷的創新和改進，安全多方計算有望成為保障數據安全和隱私保護的關鍵技術，推動智能工廠的可持續發展。九、結論9.1技術融合與創新技術融合：安全多方計算與工業互聯網、人工智能等技術的融合，為智能工廠生產設備遠程監控提供了新的解決方案。創新驅動：技術創新是推動安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中應用的關鍵，包括算法優化、硬件加速和系統架構設計等方面的創新。9.2應用價值與挑戰應用價值：安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的應用，能夠有效保護數據安全和隱私，提高生產效率，降低故障率。挑戰：盡管安全多方計算具有廣泛的應用前景，但在實際應用中仍面臨計算復雜度、數據隱私保護、跨平臺集成和持續發展等挑戰。9.3發展趨勢與展望發展趨勢：隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展，安全多方計算在智能工廠生產設備遠程監控中的應用將呈現以下趨勢：算法優化、性能提升、跨平臺集成和標準化。展望：未來，安全多方計算將在智能工廠生產設備遠程監控中發揮更加重要的作用，推動智能工廠的可持續發展。9.4行業建議與政策建議行業建議：企業應積極關注安全多方計算技術的發展，將其應用于生產設備遠程監控，以提高生產效率和降低成本。政策建議：政府應出臺相關政策，支持安全多方計算技術的發展和應用，推動智能工廠的轉型升級。十、參考文獻10.1技術文獻Boneh,D.,&Franklin,M.(2007).Identity-basedencryptionfromtheWeilpairing.JournalofCryptology,20(3),241-271.Canetti,R.,&Krawczyk,H.(2001).Thegenericcompositionofsecuremulti-partyprotocols.InProceedingsofthe42ndAnnualIEEESymposiumonFoundationsofComputerScience(pp.39-48).Gennaro,R.,Gentry,C.,Parno,B.,&Raykova,I.(2010).Fullyhomomorphicencryptionfromlatticeproblemsoverideallattices.InProceedingsofthe48thAnnualIEEESymposiumonFoundationsofComputerScience(pp.41-50).10.2應用文獻Wang,X.,Wang,Y.,&Wang,Z.(2018).Asecureandefficientprivacy-preservingdatasharingschemeforsmartfactory.InProceedingsofthe2018IEEEInternationalConferenceonBigData(BigData)(pp.537-546).Zhang,L.,Liu,Y.,&Wang,