GM/T 0135-2024 多方安全计算 技术框架

　　ICS35.030

　　CCS L80

　　中华人民共和国密码行业标准

　　GM/T0135—2024

　　多方安全计算 技术框架

　　Securemulti-partycomputation—Technicalframework

　　2024-12-27发布2025-07-01实施

　　国家密码管理局发布

　　目 次

　　前言………………………………………………………………………………………………………… Ⅲ

　　引言………………………………………………………………………………………………………… Ⅳ

　　1 范围……………………………………………………………………………………………………… 1

　　2 规范性引用文件………………………………………………………………………………………… 1

　　3 术语和定义……………………………………………………………………………………………… 1

　　4 缩略语…………………………………………………………………………………………………… 3

　　5 SMPC协议框架和系统组成…………………………………………………………………………… 3

　　5.1 SMPC协议框架…………………………………………………………………………………… 3

　　5.2 SMPC系统组成…………………………………………………………………………………… 4

　　6 SMPC协议安全要求…………………………………………………………………………………… 5

　　6.1 敌手模型…………………………………………………………………………………………… 5

　　6.2 安全属性…………………………………………………………………………………………… 5

　　6.3 安全要求…………………………………………………………………………………………… 6

　　7 SMPC应用技术体系框架……………………………………………………………………………… 6

　　7.1 概述………………………………………………………………………………………………… 6

　　7.2 SMPC协议层……………………………………………………………………………………… 7

　　7.3 SMPC设备层……………………………………………………………………………………… 8

　　7.4 SMPC系统层……………………………………………………………………………………… 8

　　7.5 SMPC应用支撑层………………………………………………………………………………… 8

　　附录A (资料性) SMPC系统部署模式………………………………………………………………… 10

　　参考文献…………………………………………………………………………………………………… 14

　　Ⅰ

　　GM/T0135—2024

　　前 言

　　本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定

　　起草。

　　请 注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

　　本文件由密码行业标准化技术委员会提出并归口。

　　本文件起草单位:中国科学技术大学、清华大学、华控清交信息科技(北京)有限公司、中国信息通信

　　研究院、中电科网络安全科技股份有限公司、中移动信息技术有限公司、山东大学、兴唐通信科技有限公

　　司、蚂蚁科技集团股份有限公司、中国电力科学研究院有限公司、三未信安科技股份有限公司、北京海泰

　　方圆科技股份有限公司、北京数字认证股份有限公司、北京炼石网络技术有限公司、联想(北京)有限公

　　司、复旦大学、中安网脉(北京)技术股份有限公司、中国石油昆仑数智科技有限责任公司、北京原语科技

　　有限公司、中国科学院信息工程研究所、深圳市全同态科技有限公司、精华教育科技股份有限公司、浙江

　　智贝信息科技有限公司、武汉大学。

　　本文件的主要起草人:林璟锵、徐葳、李智虎、高志权、王伟、王云河、郭娟娟、李艺、黄熹之、王琼霄、

　　茹志强、赵原、昌文婷、孔凡玉、张立廷、靳晨、王现方、白小勇、韩伟力、梁心茹、杨国强、张嵩、王学进、

　　何德彪、白玉真、林齐平、袁博、王云浩、周伟、刘仁章、马逸龙、曹耀和、李雪岩、黄保华、郭陶。

　　Ⅲ

　　GM/T0135—2024

　　引 言

　　数据作为新型生产要素,是数字化、网络化、智能化的基础,已融入生产、分配、流通、消费和社会服

　　务管理等各环节,深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。多方安全计算,作为一种典型的密

　　码技术,能够保证各参与方在不泄露原始输入的前提下,协同计算预期函数并得到最终结果。在多方安

　　全计算协议执行过程中,原始输入数据经密码技术处理后得到计算因子,并进一步计算处理得到正确的

　　最终结果,多方安全计算协议对计算因子的处理不会泄露多于最终结果的、有关原始输入的信息。计算

　　因子处理过程满足“原始数据不出域、数据可用不可见”的要求;因此,多方安全计算将在数据流通体系

　　中发挥重要的基础性作用,形成有效的数据流通安全保障技术,在避免原始数据流转的情况下,促进数

　　据使用价值复用与充分利用、促进数据使用权交换和市场化流通。

　　本文件阐述了多方安全计算的协议框架和系统组成、协议安全要求和应用技术体系框架等。本文

　　件凡涉及密码算法相关内容,按国家有关法规实施。

　　SMPC协议由数据提供者、计算提供者和结果获取者等角色协同执行。数据提供者对原始输入进

　　行处理得到输入因子,并发送给计算提供者。计算提供者利用输入因子进行计算、得到输出因子;或者

　　计算提供者对输入因子进行处理、得到中间因子,然后在若干次中间因子处理之后再进一步计算获得输

　　出因子。结果获取者从计算提供者获取输出因子,对其计算得到最终结果。输入因子、中间因子和输出

　　因子统称为计算因子。某些SMPC协议还要求有受信辅助者为计算提供者、结果获取者等生成执行

　　SMPC协议所必需的计算参数。

　　除了上述角色,在SMPC 系统中,还包括可选的配置器和调度器:在SMPC 协议执行之前,对

　　SMPC系统的预期函数、实现预期函数的SMPC协议和执行SMPC协议的各角色进行配置和调度。

　　在给定的角色组成和敌手模型下,SMPC协议以某一种安全程度(半诚实安全或恶意安全)满足基

　　本属性(计算正确性和数据隐私性),且具备某一种输出属性(安全中止、输出公平或确保结果输出)。

　　SMPC应用技术体系框架包括SMPC 协议层、SMPC 设备层、SMPC 系统层、SMPC 应用支撑层

　　等,各层有机结合组成SMPC应用技术体系。SMPC协议层由通用计算功能SMPC协议、特定计算功

　　能SMPC协议,以及SMPC协议组件和SMPC协议转换机制等组成。SMPC设备层由不同类型、不同

　　形式的SMPC设备组成,分别完成SMPC协议的一种或多种角色的功能;SMPC设备可以是软件、固

　　件、硬件或者混合密码模块的形式。SMPC系统层调用SMPC设备层的不同角色功能来实现SMPC计

　　算功能,包括利用SMPC协议实现的通用计算功能和特定计算功能。SMPC应用支撑层由多种典型的

　　SMPC应用支撑功能组成,为上层业务应用提供支撑。

　　Ⅳ

　　GM/T0135—2024

　　多方安全计算 技术框架

　　1 范围

　　本文件规定了多方安全计算的协议框架和系统组成、协议安全要求和应用技术体系框架等内容。

　　本文件适用于多方安全计算系统和产品的设计、研制和应用,为密码行业的多方安全计算相关标准

　　提供指导和参考。

　　2 规范性引用文件

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文

　　件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于

　　本文件。

　　GB/T37092 信息安全技术 密码模块安全要求

　　3 术语和定义

　　以下术语和定义适用于本文件。

　　3.1

　　多方安全计算 securemulti-partycomputation;SMPC

　　保证各参与方在不泄露原始输入的前提下,协同计算预期函数并得到最终结果的密码技术。

　　3.2

　　预期函数 intendedfunction

　　SMPC协议对原始输入进行处理、得到最终结果的计算过程的函数表达。

　　3.3

　　参与方 party

　　参与执行SMPC协议计算过程的实体。

　　3.4

　　数据提供者 dataprovider

　　SMPC协议的一种角色,持有原始输入,对原始输入进行处理得到输入因子,并将输入因子发送给

　　计算提供者。

　　3.5

　　计算提供者 computingprovider

　　SMPC协议的一种角色,利用输入因子和中间因子进行计算、得到输出因子。

　　3.6

　　结果获取者 resultobtainer

　　SMPC协议的一种角色,从计算提供者获取输出因子、对其计算得到最终结果。

　　3.7

　　受信辅助者 trustedassistant

　　SMPC协议的一种可选角色,为计算提供者、结果获取者等生成执行SMPC计算过程所必需的、与

　　1

　　GM/T0135—2024

　　原始输入无关的计算参数。

　　3.8

　　配置器 configurator

　　SMPC系统的一种可选功能角色,设定SMPC系统的预期函数。

　　3.9

　　调度器 coordinator

　　SMPC系统的一种可选功能角色,设定SMPC系统计算预期函数的SMPC协议和设定执行SMPC

　　协议的各角色。

　　3.10

　　原始输入 originalinput

　　数据提供者所拥有的、用于输入SMPC计算过程的明文数据。

　　3.11

　　最终结果 finalresult

　　结果获取者所获得的、SMPC计算过程输出的结果数据。

　　3.12

　　输入因子 inputfactor

　　数据提供者对原始输入进行处理后得到的变量;例如,按照秘密分享方案拆分后的份额、按照混淆

　　电路方案生成的标签,或者按照同态加密方案计算得到的密文等。

　　3.13

　　中间因子 intermediatefactor

　　计算提供者对输入因子进行计算后得到的中间变量。

　　3.14

　　输出因子 outputfactor

　　计算提供者对输入因子、中间因子进行计算后得到的变量,用于结果获取者计算获得最终结果。

　　3.15

　　计算因子 computationfactor

　　输入因子、中间因子和输出因子的统称;在给定的敌手模型下,敌手不能从计算因子获得有关原始

　　输入或最终结果的信息。

　　3.16

　　敌手 adversary

　　试图阻止SMPC协议计算过程达到其应满足的安全要求的实体。

　　3.17

　　半诚实敌手 semi-honestadversary

　　按照SMPC协议执行、不会背离协议,但是能对协议执行过程中所获得的信息进行任意处理的敌

　　手,例如根据获得的信息推测其他参与方的输入和计算因子等。

　　3.18

　　恶意敌手 maliciousadversary

　　能按照SMPC协议执行,也能在协议执行过程中任意地背离协议的敌手,例如不执行协议要求的

　　操作、篡改协议执行过程中的数据、乱序执行协议的某些操作等。

　　3.19

　　腐化 corruption

　　敌手通过各种方式的网络攻击,控制SMPC系统的参与方。

　　2

　　GM/T0135—2024

　　4 缩略语

　　下列缩略语适用于本文件。

　　GC:混淆电路(GarbledCircuit)

　　HE:同态加密(HomomorphicEncryption)

　　OT:不经意传输(ObliviousTransfer)

　　PIR:隐匿信息检索(PrivateInformationRetrieval)

　　PSI:隐私集合求交(PrivateSetIntersection)

　　SMPC:多方安全计算(SecureMulti-PartyComputation)

　　SS:秘密分享(SecretSharing)

　　5 SMPC协议框架和系统组成

　　5.1 SMPC协议框架

　　SMPC协议框架如图1所示。

　　图1 SMPC协议框架

　　在SMPC计算过程中,数据提供者、计算提供者和结果获取者按照SMPC协议执行,过程如下:

　　a) 数据提供者持有原始输入,对原始输入进行处理得到输入因子,例如按照秘密分享方案拆分得

　　到多个份额、按照混淆电路方案生成标签,或者按照同态加密方案计算密文,然后将其发送给

　　计算提供者;

　　b) 计算提供者利用输入因子进行计算,得到输出因子,例如基于秘密分享方案计算原始输入的和

　　的份额;或者,计算提供者先对输入因子进行处理、得到中间因子,然后在若干次中间因子处理

　　之后再进一步计算获得输出因子,例如在基于秘密分享方案计算原始输入的乘积时,有中间因

　　子的多次计算和多次交换;

　　c) 结果获取者从计算提供者获取输出因子,计算得到最终结果,例如从秘密分享方案的份额合成

　　得到最终结果、利用混淆电路方案的标签解密混淆表得到最终结果;

　　d) 某些SMPC协议还要求有受信辅助者为计算提供者、结果获取者等生成执行SMPC协议所必

　　3

　　GM/T0135—2024

　　需的计算参数,例如在某些SMPC协议基于秘密分享的份额计算原始输入的乘积时,要求受

　　信辅助者向计算提供者生成满足乘法关系的随机数三元组的秘密分享份额。

　　数据提供者的数量应大于或等于2。

　　受信辅助者不应接收原始输入、输入因子、中间因子和输出因子,受信辅助者生成的计算参数应与

　　原始输入无关。

　　5.2 SMPC系统组成

　　SMPC系统框架如图2所示。

　　图2 SMPC系统框架

　　在SMPC系统中,各参与方按照SMPC协议执行,完成SMPC计算过程。一个参与方可承担一种

　　或多种角色,但是一个参与方不能同时承担受信辅助者和其他角色。除了数据提供者、计算提供者、结

　　果获取者、受信辅助者等角色,SMPC系统还包括可选的配置器和调度器。在SMPC协议执行之前,配

　　置器和调度器对系统的预期函数、SMPC协议以及SMPC协议的各角色进行配置和调度。

　　常见的SMPC系统典型部署模式见附录A。对于不同的SMPC协议,SMPC系统可采取不同部署

　　模式,由不同的SMPC设备作为参与方、承担相应的角色,说明如下:

　　a) 在对等模式下,SMPC系统由若干SMPC计算服务端组成,SMPC计算服务端承担数据提供

　　者与计算提供者、部分或者全部SMPC计算服务端承担结果获取者;例如,多个GC-SMPC计

　　算服务端协同执行混淆电路SMPC机制,或者多个PSI计算服务端协同执行隐私集合求交

　　协议;

　　b) 在客户端-计算服务端模式和混合模式下,SMPC系统由若干SMPC客户端和若干SMPC计

　　算服务端组成,SMPC客户端承担数据提供者、SMPC计算服务端承担计算提供者、部分或者

　　全部SMPC客户端承担结果获取者;例如,SS-SMPC客户端和SS-SMPC计算服务端协同执

　　行基于秘密分享的SMPC机制,HE-SMPC计算服务端和HE-SMPC客户端协同执行基于同

　　态加密的SMPC机制,或者PIR客户端和PIR计算服务端协同执行隐匿信息检索协议;

　　c) 在a)和b)所述的部署模式中,SMPC 系统还可包括SMPC 受信辅助服务端,在某些特定

　　SMPC协议中承担受信辅助者;

　　d) 配置器和调度器由SMPC系统的配置调度子系统实现,配置器设定SMPC系统的预期函数

　　(例如,设定联合统计、联合建模/预测、隐匿查询、样本对齐等功能相对应的预期函数),调度器

　　4

　　GM/T0135—2024

　　设定计算预期函数的SMPC协议(例如,根据预期函数设定某种基于秘密分享或同态加密的

　　通用计算功能SMPC协议,或某种特定计算功能SMPC协议),并设定执行该SMPC协议的数

　　据提供者、计算提供者、结果获取者和受信辅助者等角色。

　　6 SMPC协议安全要求

　　6.1 敌手模型

　　SMPC协议应明确描述其敌手模型。敌手模型的描述应至少包括:敌手行为、敌手计算能力与敌手

　　腐化情况。

　　a) 根据敌手行为,敌手分为半诚实敌手和恶意敌手:

　　1) 半诚实敌手按照SMPC协议执行、不会背离协议,但是能对协议执行过程中所获得的信

　　息进行任意处理,例如根据获得的信息推测其他参与方的输入和计算因子等;

　　2) 恶意敌手能按照SMPC协议执行,也能在协议执行过程中任意地背离协议,例如不执行

　　协议要求的操作、篡改协议执行过程中的数据、乱序执行协议的某些操作等。

　　b) 根据敌手具有的计算能力,可将敌手分为如下两类:

　　1) 具有多项式时间计算能力的敌手,

　　2) 具有无限计算能力的敌手。

　　c) 敌手腐化情况可采取如下的某一种方式来描述:

　　1) 被敌手腐化的参与方的最大数量,

　　2) 被敌手腐化的参与方数量占参与方总数量的最大比例,

　　3) 列举所有可能的、被敌手腐化的参与方组合。

　　在SMPC协议中,未被敌手腐化的参与方是诚实参与方;被半诚实敌手腐化的参与方称为半诚实

　　参与方,执行与半诚实敌手相同的行为;被恶意敌手腐化的参与方称为恶意参与方,执行与恶意敌手相

　　同的行为。

　　被敌手腐化的多个参与方能相互合谋合作,例如共享信息、合作采取操作等。

　　6.2 安全属性

　　6.2.1 基本属性

　　SMPC协议的基本属性包括计算正确性和数据隐私性。

　　a) 计算正确性:

　　结果获取者获得的最终结果应与将数据提供者持有的原始输入按照预期函数进行计算得到的

　　结果一致。SMPC协议执行的最终结果与原始输入按照预期函数计算结果一致,是在指定的

　　计算精度范围内二者的值相等。

　　b) 数据隐私性:

　　参与方在执行SMPC计算过程中不能获得多于最终结果的、有关原始输入的任何信息。在给

　　定的角色组成和敌手模型下,SMPC协议的一个参与方即使承担一种或多种角色、获得每种角

　　色的相应信息,也不能从计算因子中获得其他数据提供者的原始输入信息,敌手也不能利用被

　　腐化的参与方从输入因子、中间因子或输出因子获得诚实数据提供者的原始输入信息。

　　6.2.2 输出属性

　　SMPC协议的输出属性可以是安全中止、输出公平或确保结果输出。

　　5

　　GM/T0135—2024

　　a) 安全中止:

　　当存在恶意的数据提供者或计算提供者时,诚实的计算提供者或结果获取者应发现背离协议

　　的恶意行为并输出中止。

　　b) 输出公平:

　　仅当诚实的结果获取者获得最终结果时,恶意的结果获取者才能获得最终结果。

　　c) 确保结果输出:

　　保证诚实的结果获取者能够获得最终结果。

　　6.3 安全要求

　　在给定的角色组成和敌手模型下,SMPC协议应以如下某一种安全程度(半诚实安全或恶意安全)

　　满足基本属性(计算正确性和数据隐私性),且应具备某一种输出属性(安全中止、输出公平或确保结果

　　输出)。

　　a) 半诚实安全:

　　在仅存在半诚实敌手的情况下,SMPC协议满足基本属性和所声称的输出属性,输出属性是确

　　保结果输出。

　　b) 恶意安全:

　　在存在恶意敌手的情况下,SMPC协议满足基本属性和所声称的输出属性,输出属性可以是安

　　全中止、输出公平或确保结果输出的某一种。

　　根据能够抵御的敌手计算能力,SMPC协议的安全程度还可进一步分为计算安全或信息论安全。

　　计算安全的SMPC协议能够抵御具有多项式时间计算能力的敌手,敌手可以是半诚实或恶意敌手;信

　　息论安全的SMPC协议能够抵御具有无限计算能力的敌手,敌手可以是半诚实或恶意敌手。

　　7 SMPC应用技术体系框架

　　7.1 概述

　　SMPC应用技术体系框架包括SMPC 协议层、SMPC 设备层、SMPC 系统层、SMPC 应用支撑层

　　等,各层有机结合组成SMPC应用技术体系,如图3所示。

　　SMPC协议层规范了不同的SMPC协议机制。每一种SMPC设备实现了SMPC协议的部分或全

　　部功能,承担SMPC协议的一种或多种角色,SMPC系统层调用SMPC设备的功能、完成SMPC计算

　　功能。SMPC应用支撑层为业务应用提供典型的SMPC应用支撑,从而简化业务应用的调用过程,业

　　务应用可以调用SMPC应用支撑层的功能,也可以直接调用SMPC系统层的SMPC计算功能。

　　6

　　GM/T0135—2024

　　图3 SMPC应用技术体系框架

　　7.2 SMPC协议层

　　SMPC协议层由通用计算功能SMPC 协议、特定计算功能SMPC 协议、SMPC 协议组件以及

　　SMPC协议转换机制等组成,包括如下:

　　a) 通用计算功能SMPC 协议支持灵活定义的预期函数(例如,乘法、加法、布尔运算及其组合

　　等),包括基于秘密分享的SMPC机制(SS-SMPC)、混淆电路SMPC机制(GC-SMPC)、基于同

　　态加密的SMPC机制(HE-SMPC)等;

　　b) 特定计算功能SMPC协议只能支持固定类型的预期函数,包括隐私集合求交(PSI)协议、隐匿

　　信息检索(PIR)协议,以及不经意传输(OT)协议等,其中OT 协议作为特定计算功能SMPC

　　协议,也可作为其他SMPC协议的组件;

　　c) SMPC协议转换机制将一种SMPC协议的计算因子转换成另一种SMPC协议的计算因子,例

　　如SS-SMPC计算因子与GC-SMPC计算因子之间的转换,在计算因子的转换过程中,也应满

　　足基本属性和输出属性的要求。

　　7

　　GM/T0135—2024

　　7.3 SMPC设备层

　　SMPC设备层由不同类型的SMPC设备组成,分别完成SMPC协议的一种或多种角色的SMPC

　　协议功能。SMPC设备应满足GB/T37092规范的密码模块安全要求,可以是软件、固件、硬件或者混

　　合模块的形式。常见的SMPC设备包括:SS-SMPC客户端、SS-SMPC计算服务端、GC-SMPC计算服

　　务端、SMPC受信辅助服务端、PIR客户端、PIR计算服务端、PSI计算服务端等。

　　a) SS-SMPC客户端和SS-SMPC计算服务端,协同执行基于秘密分享的SMPC机制

　　SS-SMPC客户端实现数据提供者和结果获取者的功能,处理原始输入、得到输入因子,获取输

　　出因子、计算得到最终结果;SS-SMPC计算服务端实现计算提供者的功能,多个SS-SMPC计

　　算服务端协同处理输入因子和中间因子,直至最后得到输出因子。

　　b) 多个GC-SMPC计算服务端,协同执行混淆电路SMPC机制

　　GC-SMPC计算服务端同时实现了数据提供者、计算提供者和结果获取者的功能;2个GCSMPC

　　计算服务端协同处理原始输入、分别执行混淆电路机制的混淆器和评估器功能。

　　c) HE-SMPC计算服务端和HE-SMPC客户端,协同执行基于同态加密的SMPC机制

　　HE-SMPC计算服务端完成同态密文处理的计算功能,实现计算提供者的功能,HE-SMPC客

　　户端完成同态密码算法的加密操作和解密操作,实现数据提供者和结果获取者的功能。

　　d) SMPC受信辅助服务端

　　作为某些特定SMPC协议的受信辅助者,配合其他SMPC设备协同执行SMPC计算功能。

　　e) PIR客户端和PIR计算服务端,协同执行隐匿信息检索协议

　　PIR客户端实现了数据提供者、计算提供者和结果获取者的功能,PIR计算服务端实现了数据

　　提供者和计算提供者的功能。

　　f) 多个PSI计算服务端,协同执行隐私集合求交协议

　　PSI计算服务端同时实现了数据提供者、计算提供者和结果获取者的功能。

　　7.4 SMPC系统层

　　SMPC系统层调用SMPC设备层的不同角色功能来实现SMPC计算功能,包括利用SMPC协议

　　实现的通用计算功能和特定计算功能,构建SMPC系统。SMPC系统层通常还需要实现配置调度、身

　　份鉴别与权限管理、数据授权管理、通信安全、存储安全、日志等功能。

　　a) 可选的配置器和调度器由SMPC系统的配置调度子系统实现,通常由SMPC系统的操作员发

　　起执行配置调度功能,可静态或者动态地设定预期函数和SMPC协议。

　　b) 对于预期函数可配置的SMPC系统(例如,实现SS-SMPC、GC-SMPC或者HE-SMPC机制的

　　通用计算功能SMPC系统),应先通过配置器、根据上层功能的要求来设定SMPC系统的预期

　　函数。

　　c) 对于SMPC协议可调度的SMPC系统(例如,实现了多种SS-SMPC协议的SMPC系统,或实

　　现了多种PSI协议的SMPC系统),应先通过调度器、根据上层功能的要求来设定SMPC系统

　　所执行的SMPC协议。

　　SMPC系统层通过SMPC服务接口为应用支撑层和业务应用提供与SMPC设备无关的、与SMPC

　　协议无关的SMPC服务,将上层的应用支撑层和业务应用的计算请求转化为具体的SMPC协议操作

　　请求。

　　7.5 SMPC应用支撑层

　　SMPC应用支撑是指利用SMPC计算功能完成的、处理用户数据的典型共性应用功能。SMPC应

　　用支撑层目前主要由联合统计、联合建模/预测、隐匿查询、样本对齐等组成,并将在将来的SMPC技术

　　8

　　GM/T0135—2024

　　应用过程中继续丰富。SMPC应用支撑层通过调用SMPC服务接口访问SMPC系统来实现SMPC应

　　用支撑功能。

　　a) 联合统计

　　完成多方数据的统计计算(例如总和、方差、极值等),除了输出的统计计算结果,不泄露输入数

　　据的任何信息。持有输入数据的各方作为数据提供者,并根据所使用的不同SMPC机制、运

　　行不同的SMPC设备:可以是SS-SMPC客户端、GC-SMPC计算服务端或HE-SMPC客户端

　　等。根据所使用的不同SMPC机制,结果获取者运行SS-SMPC客户端、GC-SMPC计算服务

　　端或HE-SMPC客户端等,获得联合统计的计算结果。如果使用SS-SMPC机制和HE-SMPC

　　机制,还分别有SS-SMPC计算服务端和HE-SMPC计算服务端等,用于协同完成联合统计计

　　算功能。

　　b) 联合建模

　　完成基于多方数据的模型训练(例如逻辑回归、梯度提升决策树等),除了输出的模型参数,不

　　泄露输入数据的任何信息。持有用于模型训练的输入数据的各方作为数据提供者,并根据所

　　使用的不同SMPC机制、运行不同的SMPC设备:可以是SS-SMPC客户端、GC-SMPC计算

　　服务端或HE-SMPC客户端等。根据所使用的不同SMPC机制,结果获取者运行SS-SMPC

　　客户端、GC-SMPC 计算服务端或HE-SMPC 客户端等,获得模型参数结果。如果使用SSSMPC

　　机制和HE-SMPC机制,还分别有SS-SMPC计算服务端和HE-SMPC计算服务端等,

　　用于协同完成联合建模计算功能。

　　c) 联合预测

　　完成基于模型的预测计算并保护各方的数据隐私性,除了输出的预测结果,不泄露输入数据和

　　模型参数的任何信息。持有预测模型和输入数据的各方均作为数据提供者,并根据所使用的

　　不同SMPC机制、运行不同的SMPC设备:可以是SS-SMPC客户端、GC-SMPC计算服务端

　　或HE-SMPC客户端等。根据所使用的不同SMPC机制,结果获取者运行SS-SMPC客户端、

　　GC-SMPC计算服务端或HE-SMPC客户端等,获得联合预测结果。如果使用SS-SMPC机制

　　和HE-SMPC机制,还分别有SS-SMPC计算服务端和HE-SMPC计算服务端等,用于协同完

　　成联合预测计算功能。

　　d) 隐匿查询

　　查询方设定查询条件、完成查询操作,查询方不能获得除查询结果以外的任何信息,查询服务

　　方不能获得查询条件参数的任何信息。查询方运行PIR 客户端设备、获得查询结果,查询服

　　务方运行PIR计算服务端、提供隐匿查询服务。

　　e) 样本对齐

　　完成多方样本数据集合的交集计算,除了输出的样本交集元素,不泄露各方样本数据集合的任

　　何信息。各参与方持分别运行各自的PSI计算服务端设备,多个PSI计算服务端协同完成样

　　本对齐计算功能。

　　9

　　GM/T0135—2024

　　附 录 A

　　(资料性)

　　SMPC系统部署模式

　　A.1 对等模式

　　在对等模式下,如图A.1和图A.2所示,SMPC系统包括多个对等的SMPC计算服务端节点,按照

　　如下方式承担SMPC协议的角色、执行SMPC协议。

　　a) SMPC计算服务端同时承担数据提供者与计算提供者。SMPC节点将原始输入处理为输入因

　　子并发送给其他SMPC节点,所有SMPC节点基于输入因子及计算过程中交换的中间因子进

　　行计算,得到输出因子,并将输出因子发送给结果获取者。

　　b) 结果获取者(图中省略表示)可以是部分或者全部的SMPC计算服务端。例如,2个参与方执

　　行GC-SMPC协议,双方都同时是数据提供者与计算提供者,可以是单方获得结果,也可以是

　　双方都获得结果;或者,多个参与方分别持有原始输入,各自将原始输入按照秘密分享方案拆

　　分后的份额分别发送至各参与方,然后按照SS-SMPC 协议执行,各参与方计算得到输出因

　　子,从其他参与方获取足够输出因子后、计算最终结果;或者,多个参与方执行PSI协议,各参

　　与方都同时持有各自的元素集合,协议执行之后部分参与方或全部参与方得到交集元素结果。

　　c) 在对等模式下,SMPC系统各节点的通信方式如下:

　　1) SMPC计算服务端节点可以是网状组网,如图A.1所示,例如,各参与方之间相互直接通

　　信、协同执行SMPC协议;

　　2) SMPC计算服务端节点可以是星状组网,如图A.2所示,例如,服务器分别和多个移动设

　　备通信、协同执行SMPC协议;

　　3) 可选的SMPC受信辅助服务端与其他参与方可存在通信(图中省略表示)。

　　图A.1 对等模式———网状组网方式

　　10

　　GM/T0135—2024

　　图A.2 对等模式———星状组网方式

　　A.2 客户端-计算服务端模式

　　在客户端-计算服务端模式下,如图A.3和图A.4所示,SMPC系统包括SMPC客户端和SMPC计

　　算服务端,按照如下方式承担SMPC协议的角色、执行SMPC协议。

　　a) SMPC客户端承担数据提供者,SMPC计算服务端承担计算提供者。SMPC客户端将原始输

　　入处理为输入因子并发送给SMPC计算服务端,多个SMPC计算服务端基于输入因子及中间

　　因子进行计算,得到输出因子,并将其发送给结果获取者(图中省略表示)。例如,多个SMPC

　　计算服务端按照SS-SMPC协议协同处理输入因子、直至得到输出因子。

　　b) 结果获取者可以是部分或者全部SMPC客户端。

　　c) 在客户端-计算服务端模式下,SMPC系统各节点的通信方式如下:

　　1) 所有SMPC计算服务端可直接从SMPC客户端获得输入因子,如图A.3所示;

　　2) 或者,部分SMPC计算服务端直接从SMPC客户端获得输入因子,其他SMPC计算服务

　　端从已获得输入因子的SMPC计算服务端获得对输入因子计算处理后得到的中间因子,

　　如图A.4所示;

　　3) 可选的SMPC受信辅助服务端与SMPC计算服务端可存在通信(图中省略表示)。

　　11

　　GM/T0135—2024

　　图A.3 客户端-计算服务端模式:所有计算提供者与数据提供者通信

　　图A.4 客户端-计算服务端模式:部分计算提供者与数据提供者通信

　　A.3 混合模式

　　在混合模式下,如图A.5所示,SMPC系统包括SMPC客户端和SMPC计算服务端,按照如下方式

　　承担SMPC协议的角色,执行SMPC协议。

　　a) SMPC客户端承担数据提供者,SMPC计算服务端同时承担计算提供者和数据提供者。

　　b) SMPC客户端将部分原始输入处理为输入因子并发送给SMPC计算服务端,SMPC计算服务

　　端将部分原始输入处理为输入因子并发送给其他SMPC计算服务端。然后,SMPC计算服务

　　端基于来自于全部数据提供者(包括SMPC客户端和SMPC计算服务端)的输入因子进行计

　　12

　　GM/T0135—2024

　　算处理,最终获得输出因子,并将其发送给结果获取者(图中省略)。例如,数据提供者1和2

　　将作为SMPC客户端按照SS-SMPC协议将输入因子发送给多个SMPC计算服务端(作为计

　　算提供者),然后SMPC 计算服务端(同时作为计算提供者和数据提供者)之间又按照GCSMPC

　　协议处理其中部分数据。

　　c) 可选的SMPC受信辅助服务端与SMPC计算服务端可存在通信(图中省略表示)。

　　图A.5 混合模式

　　13

　　GM/T0135—2024

　　参 考 文 献

　　[1] ISO/IEC4922-1:2023 Informationsecurity—Securemultipartycomputation—Part1:General

　　[2] A.Yao.ProtocolsforSecureComputations.23rdAnnualSymposiumonFoundationsofComputerScience(

　　FOCS),1982.

　　[3] A.Yao.HowtoGenerateandExchangeSecrets.27thAnnualSymposiumonFoundationsof

　　ComputerScience(FOCS),1986.

　　[4] D.Beaver.EfficientMultipartyProtocolsUsingCircuitRandomization.11thAnnualInternationalCryptologyConference(

　　CRYPTO),1991.

　　[5] I.Damgard,V.Pastro,N.Smart,andS.Zakarias.MultipartyComputationfrom Somewhat

　　HomomorphicEncryption.32ndAnnualInternationalCryptologyConference(CRYPTO),2012.

　　[6] P.Bogetoft,D.Christensen,I.Damgard,etal..SecureMultipartyComputationGoesLive.13th

　　InternationalConferenceonFinancialCryptographyandDataSecurity(FC),2009.

　　[7] P.Mohassel,P.Rindal.ABY3:A MixedProtocolFrameworkfor MachineLearning.25th

　　ACM ConferenceonComputerandCommunicationsSecurity(CCS),2018.

　　14

　　GM/T0135—2024