摘要
随着云计算的快速发展，数据安全和隐私保护成为用户关注的焦点。
全同态加密（FullyHomomorphicEncryption,FHE）作为一种允许对密文进行任意计算而不解密的技术，为云环境下的数据安全提供了一种强有力的解决方案。
环容错学习（RingLearningwithErrors,RLWE）问题作为一种抗量子攻击的困难问题，为构建高效的全同态加密方案提供了理论基础。
本文首先介绍了全同态加密和环容错学习的基本概念，并分析了云环境下数据安全面临的挑战。
然后，对现有的基于环容错学习的全同态加密算法进行了分类和比较，并重点研究了其在密钥生成、加密、同态运算和解密等方面的设计思路和性能特点。
此外，还对全同态加密算法的安全性进行了分析，包括语义安全性、抗选择明文攻击和抗选择密文攻击等方面。
最后，展望了基于环容错学习的全同态加密技术在云环境下的未来发展趋势。
关键词：全同态加密；环容错学习；云计算；数据安全；隐私保护
近年来，云计算作为一种新兴的计算模式，凭借其强大的计算能力和便捷的数据存储服务，得到了越来越广泛的应用。
然而，将数据存储在云服务器上也带来了严重的数据安全和隐私泄露风险。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
