1. 研究目的与意义（文献综述）

随着信息技术的进一步发展，不同组织或个人之间的合作计算发生得越来越频繁。不同的数据拥有者需要通过合作计算交流信息、整合资源并得到更全面更有价值的计算结果。安全多方计算是为了研究一组互不信任的参与者如何在保护私有信息的前提下进行合作计算的问题。无论是在数据敏感的军事领域还是在利益复杂的商业领域，安全多方计算的研究都拥有广阔的应用前景。在各种数据相关的应用中心中常常都会使用到数据大小比较和排序操作，随着现代信息技术的发展，很多数据的存储已经不再是中心式的存储方式，而是分布在多个客户端上。比如移动社交网络中的数据则分布在各个用户的手机上；分布式数据库中的数据都分别存储在多个服务器上等。如何对分布在不同客户端上的数据进行实施的比较和如何对多个客户端上的数据进行排序是一个具有挑战性的题目。目前已经有大量的分布式计算方法提出来解决这个问题，这些方法普遍关注与计算和通信的开销，旨在提高计算的效率，却忽略了对数据隐私的保护。实际上在很多应用中的数据是一种隐私，具有敏感性需要得到保护，这些数据客户端并不愿意将自己的数据暴露给任何查询者或者其他客户端，例如在很多安全传感器网络和移动社交网络中，每个传感器或者手机上的数据都需要得到保护，不能向外界暴露。在隐私问题日益严重的现在，人们提出需要不暴露隐私数据的情况，对隐私数据进行比较和排序。

对于当前安全多方排序问题来说，所提出的大部分解决方案都是基于姚提出的两方秘密比较协议，通过n(n-1)/2次调用姚的两方秘密比较协议，实现多方排序，或者通过同态加密加上一些特殊编码实现多方排序，这些协议的计算代价和通信代价都非常高，协议的效率低下。

本文在已有的安全多方排序方案研究的基础上，对排序方案进行优化和改进，使方案获得更好的效果。理论分析该保密排序方案协议的正确性、安全性及效率，并与已有的协议进行对比分析，体现新协议的优势。

2. 研究的基本内容与方案

一、基本内容

1. 了解安全多方计算协议和应用

2. 了解秘密比较协议

3. 研究计划与安排

第1周至第2周：查阅有关的参考资料并完成开题报告；阅读顶级会议论文和相关参考文献.

第3周至第6周：进一步阅读文献，并进行分析总结，初步确定使用的算法。

第7周至第13周：进行相关算法和系统的编码、调试、测试工作。其中第10周左右进行毕业设计中期检查，需要提交论文前三章和毕业设计框架。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]. du w, atallah m j. secure multi-partycomputation problems and their applications: a review and open problems[j]. newsecurity paradigms workshop, 2002.

[2]. 荆巍巍. 安全多方计算中若干基础协议及应用的研究. 中国科学技术大学, 2008.

[3]. 耿涛. 安全多方计算若干问题以及应用研究. 北京邮电大学, 2012.