本文是一篇关于分布式点函数（DPF）与函数秘密共享（FSS）的综述性论文。DPF是一种密码学原语，能够在两方或多方之间实现对秘密权重为1的向量（等价于点函数）的压缩加性共享。其核心优势在于构造轻量、通信高效，因此被广泛应用于各类安全计算场景，包括私有信息检索（PIR）、匿名消息传递、带预计算的安全计算，以及伪随机相关生成器（用于将小的相关种子扩展为大规模密码学相关性的伪随机实例）。文章系统性地梳理了DPF的定义、构造方法和典型应用，并进一步扩展到函数秘密共享（FSS），该扩展将点函数推广至支持更丰富的函数类。高效的FSS方案能够将DPF的大部分应用推广到更一般的场景。本文的主要贡献在于提供一个统一的视角，帮助读者理解DPF/FSS的底层构造逻辑、设计权衡及其在密码学协议中的关键角色。适合对安全计算、私有信息检索、匿名通信以及相关密码学原语感兴趣的研究人员和高级开发人员阅读。由于本文为综述性质，且仅基于摘要进行分析，未涉及具体实验数据，因此归类为纯研究性文献。

本文针对RNS-CKKS全同态加密（FHE）方案中缩放因子与模数刚性耦合的问题，提出了一种名为“嫁接”（Grafting）的解耦技术。在标准RNS-CKKS中，缩放因子决定数值精度，模数保证安全性，但两者必须紧密关联，导致设计受限，例如难以找到合适的NTT素数，且精度灵活性不足。本文的核心方法是通过重新设计密钥生成、加密和计算流程，允许在加密过程中独立设置缩放因子，从而打破耦合。具体地，Grafting技术引入额外的转换步骤，使得用户可以在保持相同模数的情况下调整缩放因子，或者在不同缩放因子之间进行切换。实验表明，该方法在不降低安全性的前提下，显著提升了参数选择的灵活性，并减少了因参数不匹配导致的效率损失。主要贡献包括：形式化地定义了缩放因子与模数解耦的必要条件；提出了Grafting算法的具体实现；通过理论分析和实验验证了其正确性与性能优势。本文适合FHE研究人员、密码学工程师以及需要优化同态加密性能的开发人员阅读。

该论文提出 DP4SQL，一个支持灵活隐私策略的差分隐私 SQL 系统。现有差分隐私 SQL 系统仅支持固定的隐私策略，例如所有表都必须保护记录存在性或内容，无法处理混合隐私需求（如部分公开列、不同字段不同保护级别）。DP4SQL 允许数据管理者自定义每张表、每个字段的可否认性要求，避免“一刀切”策略导致的过度保护或噪声注入不足。系统通过引入声明式隐私策略语言和新的查询稳定性计算规则，自动适配不同隐私需求下的噪声量。实验表明，在真实数据集上，DP4SQL 相比现有系统可在满足差异化隐私要求的同时，显著降低查询答案的噪声。该工作适用于需要精细隐私控制的数据库场景，如医疗、金融等多表关联数据发布。

本文提出并形式化了一种新型匿名凭证（AC）模型——核心/辅助匿名凭证（CHAC），旨在解决现有AC系统在移动应用等现代场景中的实际部署障碍。现有AC研究虽然丰富，但未充分考虑凭证共享防御和资源受限平台（如智能手机中的SIM卡）的约束。CHAC模型将系统分为受限的核心设备（如SIM卡）和强大的辅助设备（如智能手机），核心设备执行与凭证大小或属性数量无关的操作，而辅助设备无法在无核心设备参与下使用凭证，从而防止凭证共享。作者利用灵活公钥签名（SFPK）和可聚合的基于属性的等价类签名（AAEQ）等原语，构造了一个可证明安全的通用CHAC方案，并给出了具体实例化。该方案的关键特性是：展示令牌的大小与凭证中的属性数量无关，且核心设备只需计算一次椭圆曲线标量乘法，无论属性多少。为验证实用性，作者在Multos智能卡（作为核心）和Android智能手机（作为辅助）上实现了原型。实验表明，即使对于包含1000个属性的凭证，凭证展示在智能卡上耗时低于500毫秒，在智能手机上约200毫秒。该工作为在移动环境下实现隐私保护且高效的匿名认证提供了可行方案，尤其适用于需要强隐私和资源受限设备的场景。