[发明专利]一种实现大尺度矩阵乘法安全高效的可验证外包计算方法、客户端及云计算系统

说明书

本发明涉及云计算技术领域，公开了一种实现大尺度矩阵乘法安全高效的可验证外包计算方法、客户端及云计算系统。通过本发明创造，提供了一种适用于计算大尺度矩阵乘法结果的新外包计算协议，可使拥有较少计算资源/计算能力弱的客户端在面对大尺度矩阵乘运算时，能够在保证敏感的矩阵数据不被泄露的前提下，通过较少的计算开销将矩阵的乘运算外包给拥有大量计算资源的云服务器，并提供给客户关于矩阵乘结果的安全可靠的验证，从而满足外包计算在安全性(可验证性)、隐私性以及高效性的所存在的需求，便于实际应用和推广。与现有相关协议相比，其验证方案通过猜测结果的概率更低，且不依赖于原始明文矩阵和随机验证次数；验证效率也更高。

技术领域

本发明属于云计算技术领域，具体涉及一种实现大尺度矩阵乘法安全高效的可验证外包计算方法、客户端及云计算系统。

背景技术

随着云服务相关技术的快速发展和成熟，云计算在各个领域都有着越来越多的作用。云计算将大量计算机资源协调在一起，从而可以向客户提供强大的计算能力，大大提高计算资源的利用率。外包计算是云计算中一个很重要的应用，它可以为计算资源受限的客户免去繁重的计算任务并帮助客户完成该计算任务。但是，这项技术也带来了一些特定的问题需要解决，例如客户敏感数据的隐私性以及返回结果的正确性。

矩阵在科学工程等众多领域中均有着普遍且重要的应用，其中矩阵乘法运算的普遍性尤为突出。对于两个m×m的矩阵而言，传统计算方法的计算复杂度为O(m³)，目前已有的用于矩阵乘的算法已经可以将计算复杂度降到O(m^2.373)(现有文献1：M.Atallah andM.Blanton,editors.Algorithms and Theory of Computation Handbook.Volume I:General Concepts and Techniques,chapter 17.CRC Press,2009)，但实际上该复杂度的常数系数过于巨大，因此该算法很难应用在实际中。在m＜10²⁰的情况下，使用现有文献2(J.Laderman,V.Pan,and X.Sha.On practical algorithms for accelerated matrixmultiplication.Linear Algebra and Its Applications,162-164:557-588.)中的算法可以使得该复杂度降到O(m^2.775)，然而，当m在达到几万、几十万甚至更高的数量级时，计算资源受限的客户端要完成这样的计算任务所需的时间依旧是很长的。外包计算可以帮助客户节省这种繁重计算所花费的时间，但在将矩阵乘运算外包给云端服务器计算时，有如下3个方面的问题需要解决。

(1)安全性(可验证性)：客户端应当能够检验自己得到的结果是否正确。一方面，由于硬件的故障或者软件的漏洞等意外原因，计算结果可能是错误的；另一方面，敌对的或者自私的云端可能会有意将错误注入到计算中，或者发送回一个似乎正确的结果，来减少对计算资源的使用和成本，从而获得更多的利润。

(2)数据的隐私性：用户的数据可能是敏感且贵重的，但在外包计算过程中，这些数据的输入和结果的输出会被对方出于好奇或者有预谋地获得。比如一些公司的商业机密，或者研究所内重要的观察数据，云端可以将这些数据卖给客户的竞争对手，或者存储起来以备后用。这些都属于外包计算的隐私性问题。虽然数据的安全性对外包计算至关重要，数据的隐私性对个人和商业公司来说，也是至关重要的。

(3)高效性：外包计算协议应该能够保证本地的计算量和开销低于直接计算矩阵乘法所需的开销，也就是外包计算协议所需的本地计算量需要低于O(m^2.775)，否则就失去了外包计算本身的意义。

基于上述原因，设计一个具有安全性(可验证性)、隐私性以及高效性的大尺度矩阵乘法外包计算协议是十分有意义的。

发明内容