emp - tool：是一个开源的同态加密库，采用先进的同态加密技术，基于伪随机数生成器、伪随机置换、哈希函数和承诺方案等核心技术和算法，使得加密数据在不解密的情况下即可进行计算。具有安全性高、易用性好、跨平台和高性能等特点，适用于加密搜索、安全多方计算、隐私保护分析和安全云服务等场景。
项目地址：https://github.com/emp-toolkit/emp-tool
一、核心技术与原理
EMP - Tool 基于同态加密技术，允许加密数据在不解密的情况下直接进行计算，其核心技术包括：
伪随机数生成器（PRG）：生成不可预测的随机序列，用于密钥生成和加密过程，确保加密的随机性和安全性。
伪随机置换（PRP）：通过置换操作混淆数据，使加密后的数据难以被逆向分析，增强加密强度。
哈希函数：用于数据完整性校验和消息认证，确保加密数据在计算过程中未被篡改。
承诺方案：实现对数据的“承诺”，即在不泄露数据内容的前提下，保证后续操作的一致性和可靠性。
同态加密的核心优势在于：数据加密后仍可进行算术运算（如加减乘除）和逻辑运算，计算结果解密后与明文计算结果一致，从而在保护数据隐私的前提下实现数据可用。
二、主要特点
| 特点 | 说明 |
|---------------------|----------------------------------------------------------------------|
| 安全性高 | 基于密码学理论（如IND - CPA安全模型），抵抗窃听、篡改和恶意攻击。 |
| 易用性好 | 提供简洁的API接口和文档，降低开发者使用同态加密的技术门槛。 |
| 跨平台 | 支持多种操作系统（如Linux、Windows、macOS）和硬件架构，适配不同场景。 |
| 高性能 | 通过优化算法和底层实现（如向量化计算、并行处理），减少计算开销。 |
三、应用场景
1.金融行业
应用场景：
联合风控与征信：多家金融机构在不共享原始客户数据的前提下，协同计算用户信用评分，避免数据泄露和隐私合规风险（如GDPR、《个人信息保护法》）。
加密交易与清算：对交易数据加密后进行实时结算，防止交易信息被恶意篡改或窃取，同时满足监管对数据可追溯性的要求。
金融数据共享：银行、保险、证券机构之间共享加密数据（如反洗钱黑名单），无需解密即可完成数据比对和分析。
核心价值：解决金融数据“共享难”问题，在保护客户隐私的同时提升风控效率，符合监管合规要求。
2.医疗健康
应用场景：
医疗数据共享与科研：医院、药企、科研机构对患者电子病历、基因数据加密后进行联合研究，例如癌症标志物分析、药物疗效预测，避免患者身份信息泄露。
远程医疗诊断：患者向医生传输加密的体检数据（如血压、血糖），医生在不解密的情况下完成数据分析和诊断建议，保护个人健康隐私。
医疗影像分析：对CT、MRI等影像数据加密后上传至AI模型进行病灶检测，云端服务器仅处理加密数据，防止医疗数据滥用。
核心价值：打破医疗数据孤岛，推动科研创新，同时遵守HIPAA、《数据安全法》等医疗数据保护法规。
3.政务与公共服务
应用场景：
政务数据跨部门协同：公安、民政、税务等部门对人口信息、纳税记录加密后进行联合查询（如身份核验、社保审计），避免敏感数据在传输和处理中泄露。
智慧城市数据融合：对交通流量、公共设施使用数据加密后进行实时分析（如拥堵预测、能源调度），保护市民行为隐私。
选举与投票系统：采用同态加密实现匿名投票与计票，确保选举结果可验证且选民身份不可追溯。
核心价值：提升政务数据共享效率，保障公民隐私，助力“数字政府”建设中的数据安全治理。
4.互联网与云计算
应用场景：
云存储与计算服务：用户将数据加密后存储在云端，云服务商可直接对加密数据进行检索、排序、机器学习训练（如推荐系统模型更新），但无法获取原始数据内容。
广告精准投放：广告平台基于用户加密的行为数据（如浏览记录、点击偏好）进行定向投放，避免用户画像数据泄露。
区块链与去中心化应用（DApp）：在区块链节点间传输加密交易数据，通过同态计算实现智能合约的隐私执行，例如隐私币交易、去中心化金融（DeFi）中的资产加密计算。
核心价值：解决“数据上云”的隐私痛点，让用户在享受云服务的同时掌控数据所有权。
5.零售与电商
应用场景：
跨平台用户画像融合：电商平台与物流、支付机构对用户加密的购物行为、配送地址、支付记录进行联合分析，生成更精准的用户标签，同时保护用户跨平台隐私。
促销活动隐私计算：商家基于加密的用户消费数据（如历史订单、浏览记录）进行促销策略优化（如满减规则计算），避免用户消费习惯被泄露。
供应链数据协同：品牌商、经销商、物流公司对库存、订单数据加密后协同管理（如缺货预警、补货计算），防止商业机密外泄。
核心价值：在《电子商务法》等法规框架下，实现“数据可用不可见”的精准营销，提升用户信任度。
6.制造业与工业
应用场景：
供应链数据共享：汽车制造商、零部件供应商对生产计划、库存数据加密后协同优化排产，避免核心产能数据被竞争对手获取。
工业物联网（IIoT）隐私计算：对设备传感器数据加密后进行实时监控（如设备故障预警），防止生产工艺参数、能耗数据泄露。
研发数据安全协作：跨国企业研发团队对加密的设计图纸、技术文档进行协同编辑和计算，保护知识产权。
核心价值：在全球化供应链中保障工业数据安全，防止技术泄密和生产中断风险。
7.教育与科研
应用场景：
学术数据共享与验证：高校、研究机构对加密的实验数据、调研问卷结果进行跨团队分析，例如社会科学中的人口统计研究，避免受访者个人信息暴露。
在线教育隐私保护：学生向教育平台提交加密的作业、考试答案，平台自动批改加密内容并反馈结果，防止学习数据被滥用。
科研数据跨境传输：跨国科研项目对加密的天文观测数据、气候模型数据进行协同计算，符合数据出境安全评估要求。
核心价值：促进学术合作的同时保护科研数据隐私，尤其适用于涉及人类受试者的研究领域。
8.能源与公共事业
应用场景：
智能电网数据安全：对电力用户的用电数据加密后进行负荷预测和调度，防止能源消耗模式被恶意分析（如商业用户用电规律泄露）。
油气管道监控：对管道压力、流量等传感器数据加密后实时传输至控制中心，避免关键基础设施运行数据被攻击或篡改。
城市能源审计：政府对企业加密的能耗数据进行统计分析（如碳排放核算），推动碳中和目标下的数据透明与隐私保护平衡。
核心价值：保障能源行业关键数据安全，防止因数据泄露导致的基础设施运行风险。
四、使用
1.环境准备与安装
EMP - Tool 支持多种操作系统，以下是基于 Ubuntu/Debian 的安装示例：
```bash
安装依赖
sudo apt-get install build-essential cmake git libgmp-dev libssl-dev
克隆仓库并编译
git clone https://github.com/emp-toolkit/emp-tool.git
cd emp-tool
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 指定安装路径
make -j4 并行编译
sudo make install
```
2.基础使用流程
1）引入库文件
在 C++ 项目中引入 EMP - Tool 的头文件：
```cpp
include \"emp-tool/emp-tool.h\"
using namespace emp;
```
2）初始化同态加密环境
```cpp
// 设置安全参数（如128位安全级别）
PRG prg(fix_key); // 伪随机数生成器
block seed = prg.random_block(); // 生成随机种子
```
3）加密数据
```cpp
// 示例：加密整数
Integer a(32, 12345, PUBLIC); // 32位整数，值为12345，PUBLIC表示公开值
Integer b(32, 67890, ALICE); // ALICE表示私有输入，仅参与方ALICE知道值
// 加密操作（无需解密即可计算）
Integer sum = a + b;
```
4）密文计算
```cpp
// 执行加法运算（密文状态下）
Integer result = a + b;
// 执行比较运算
Bit is_greater = (a > b);
```
5）解密结果
```cpp
// 将结果传输给指定参与方并解密
Integer decrypted_result = result.reveal(BOB); // 向BOB揭示结果
```
