Skip to main content

Гомоморфное шифрование на основе матричных полиномов

Project description

Гомоморфное шифрование на основе матричных полиномов

Описание

Библиотека содержит алгоритм гомоморфного шифрования на основе матричных полиномов. Подходит для создания систем, в которых можно выполнятьвычисления над зашифрованными данными без их расшифровки.

Возможности

Библиотека "FHEMP" поддерживает функции:

  1. Генерация ключей: секртеный ключ, секретный вектор, ключ вычислений;
  2. Шифрование целых чисел;
  3. Расшифровка с использованием секретного ключа и вектора;
  4. Гомоморфне операции: сложение и умножение зашифрованных данных.

Установка

Необходимо прописать команду с указанием версии, которую нужно скачать

pip install FHEMP=="version"

Пример использования

Перед началом работы необходимо определится с параметрами криптосистемы, такими как N, размерность матрицы, p, модуль по которому будут проходить вычисления, и 4 переменные λ, γ, δ и ψ, они влиют на степень матричных полиномов.

Важное примечение. p — должно быть больше максимального возможного значения результата после гомоморфных операций, иначе расшифровка будет приводить к некоректному резульату.

Для сохранения данных, во время первого выполнения функций, создаться папка "FHEMP_data", содержащая папку "key", для сгенерированных ключей, и папку "cipher", для хранения зашифрованных данных.

В начале необходимо создать секретный ключ, секретный вектор и ключ вычислений, это можно выполнить вызовом функции

generate_keys(N, p, lam, omega, delta, sk_name, k_name, evk_name)

В ней необходимо указать значение переменных, выбранных ранее, так же необходимо указать навзание файлов в которые будут сохранены секретный ключ, вектор и ключ вычислений.

Для выполнения шифрования необходимо вызвать функцию

encrypt(message, filename, N, p, lam, psi, name_secret_key_file, name_vector_file)

Для работы функции шифрования необходимо указать сообщение (целое число), которое нужно зашифровать, название файла в который сохранится зашифрованное сообщение, значение переменных N, p, lam, psi, и название файлов содержащих секретный ключ и вектор.

Для выполнения операций сложений и умножения необходимо вызвать функию

operate(ciphertext_file1,  operation, ciphertext_file2, p name_evaluation_key_file, filename)

В ней необходимо указать названия двух файлов с которыми нужно выполнить операцию, далее нужно указать операцию "add", для сложения, и "mul", для умножения, далее прописываем значение p, модуля, и название файла содержащего ключ вычисления.

Последней функцией является функция расшифровки

decrypt(ciphertext_file, secret_key_file, vector_file, p)

В ней необходимо указать название файлов содрежащих зашифрованный текст, секретный ключ, секретный вектор и значение модуля.

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

fhemp-0.4.5.tar.gz (8.1 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

fhemp-0.4.5-py3-none-any.whl (8.7 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file fhemp-0.4.5.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: fhemp-0.4.5.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 8.1 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.8

File hashes

Hashes for fhemp-0.4.5.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 480831b4f514a7932e036723e412faed8e852b56ddc346c0d1b55e0507c0411d
MD5 b910f89db9e8ab7834b18a0462e81dce
BLAKE2b-256 57cd4aad70f11fb9ad94088ff255f782f483ce3688d27b15fe885745d63f40fd

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file fhemp-0.4.5-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: fhemp-0.4.5-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 8.7 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.8

File hashes

Hashes for fhemp-0.4.5-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 1d635ab8a4003987810b0f847ecc3d1f0b71095ccdcefe80148395c9336b2bbf
MD5 c79d91a53b08fc1584030e6b1b41ed8f
BLAKE2b-256 7dc1dea63e4f7a6cf51d3e807681218dcb12ee3b61d13b604c8f87954a723784

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page