多密钥全同态加密(multi-key fully homomorphic encryption,MK-FHE)技术支持对不同密钥加密的密文进行同态运算,能够直接应用于现实中的多用户数据融合计算场景,如多方协同计算和联邦学习。目前,主流的多密钥全同态加密主要通过自举技术实现对LWE(learning with error)加密密文的多密钥同态计算。将单密钥密文扩展为多密钥密文的时间效率和存储开销与自举技术密切相关,通常需要大量的同态评估密钥以及复杂的运算。因此,如何结合更优的自举技术设计多密钥全同态加密方案,进而提升计算效率与降低存储开销成为研究的关键问题。基于NTRU(number theory research unit)自举技术,设计了一种针对LWE密文的高效多密钥全同态加密方案。与其他方案相比,所提方案在密文扩展过程中具有更高的计算效率。此外,对所提方案的正确性进行了详细阐述和分析,并在理论上将所提方案与现有主流的多密钥全同态加密方案进行了多维度对比,结果显示所提方案具有更优的计算效率。最后,探索了该方案在多行业多源销售数据跨部门监管场景中的潜在应用,在保护数据隐私的前提下帮助税务部门实现税务核验,有助于推动各行业的数字化转型和健康发展。
