摘要：随着大数据技术的广泛应用，用户隐私保护成为亟待解决的问题。本文研究了基于同态加密的隐私保护数据处理技术。
研究内容：
- 隐私保护需求分析：梳理大数据场景下的隐私泄露风险
- 同态加密方案：研究全同态加密在半同态加密的性能优化
- 安全计算协议：设计支持多种运算的隐私计算协议
- 性能优化：提出基于GPU加速的加密计算优化方法
研究意义：为企业在保证数据安全的前提下进行数据分析和共享提供了技术支撑。
学术论文
大数据环境下的隐私保护技术研究
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