研究内容：采用组合、代数、有限几何等多种工具构造具有低修复带宽、低修复局部性等平衡参数的分布式存储编码；基于零知识证明、同态加密、通用电路等密码学工具，构建适用于分布式应用场景的隐私函数求值等安全多方计算协议，在现有通用方案基础上同时改进计算复杂度和通信复杂度，完成更高安全假设下的安全性证明。

研究目标：（1）构造能够（渐进）达到理论界的局部可修复码，在码率、最小距离、修复带宽、修复局部性等多种参数上取得平衡优越性，并尝试在Ceph等平台上做仿真实现；（2）针对安全多方计算的具体应用场景，构造具有更高安全模型下可证明安全的隐私函数求值等协议，通过非交互及批处理等方式，同时改进计算和通信复杂度，并给出实现方案性能比较。

研究方案：采用组合、代数、有限几何等多种工具构造具有低修复带宽、低修复局部性等平衡参数的分布式存储编码；基于零知识证明、同态加密、通用电路等密码学工具，构建适用于分布式应用场景的隐私函数求值等安全多方计算协议，在现有通用方案基础上同时改进计算复杂度和通信复杂度，完成更高安全假设下的安全性证明。 我们将主要考虑在更强大的攻击者模型下设计符合社会风险感知预警系统应用场景的隐私函数计算方案，旨在突破现有方案的限制，达到包括线性计算复杂度、线性通信复杂度、常数轮交互、可复用性等现有协议无法达到的性质。

核心团队：南方科技大学向青教授课题组。