分析以往格上基于身份的全同态加密方案,指出方案效率低的根本原因在于陷门生成和原像采样过程的复杂度过高,为此提出一种新的解决方案。先将新型陷门函数与对偶容错学习(LWE,learning with errors)算法有机结合,构造一种新的格上基于...分析以往格上基于身份的全同态加密方案,指出方案效率低的根本原因在于陷门生成和原像采样过程的复杂度过高,为此提出一种新的解决方案。先将新型陷门函数与对偶容错学习(LWE,learning with errors)算法有机结合,构造一种新的格上基于身份的加密方案;再利用特征向量方法转化为格上基于身份的全同态加密方案。对比分析表明,所提方案的陷门生成复杂度显著降低,原像采样复杂度约降低为以往方案的1/3,SIVP近似因子缩小为以往方案的1/m^(1/2)。在标准模型下,方案安全性归约至判定性LWE的难解性,并包含严格的安全性证明。展开更多
本文提出一种基于公钥密码体制(Number Theory Research Unit,NTRU)选择明文攻击(Chosen Plaintext Attack,CPA)可证明安全的全同态加密方案.首先,对NTRU的密钥生成算法进行改进,通过格上的高斯抽象算法生成密钥对,避免了有效的格攻击,...本文提出一种基于公钥密码体制(Number Theory Research Unit,NTRU)选择明文攻击(Chosen Plaintext Attack,CPA)可证明安全的全同态加密方案.首先,对NTRU的密钥生成算法进行改进,通过格上的高斯抽象算法生成密钥对,避免了有效的格攻击,同时,没有改变密钥的分布.然后,基于改进的NTRU加密算法,利用Flattening技术,构造了一个全同态加密体制,并在标准模型下证明方案是选择明文攻击不可区分性IND-CPA安全的.展开更多
目前全同态加密的效率亟待提高,为了提高全同态加密的效率,提出一个LWE(learning with errors)上的短公钥多位全同态加密方案.方案中从离散高斯分布上选取LWE样例,并且将高斯噪音与之相加,导致LWE样例从2nlogq下降到n+1,使得方案的公钥...目前全同态加密的效率亟待提高,为了提高全同态加密的效率,提出一个LWE(learning with errors)上的短公钥多位全同态加密方案.方案中从离散高斯分布上选取LWE样例,并且将高斯噪音与之相加,导致LWE样例从2nlogq下降到n+1,使得方案的公钥长度变短.详细给出了该方案的噪音增长分析与安全性证明;此外,对目前密钥交换技术进行了优化,并且针对多位全同态加密,给出了密钥交换优化版本的形式化描述;最后,针对目前全同态加密的实践应用,给出了分析全同态加密具体安全参数的方法.分析了该方案与BGH13方案的具体安全参数,数据显示该方案的具体参数长度要优于BGH13方案.展开更多
文摘分析以往格上基于身份的全同态加密方案,指出方案效率低的根本原因在于陷门生成和原像采样过程的复杂度过高,为此提出一种新的解决方案。先将新型陷门函数与对偶容错学习(LWE,learning with errors)算法有机结合,构造一种新的格上基于身份的加密方案;再利用特征向量方法转化为格上基于身份的全同态加密方案。对比分析表明,所提方案的陷门生成复杂度显著降低,原像采样复杂度约降低为以往方案的1/3,SIVP近似因子缩小为以往方案的1/m^(1/2)。在标准模型下,方案安全性归约至判定性LWE的难解性,并包含严格的安全性证明。
文摘本文提出一种基于公钥密码体制(Number Theory Research Unit,NTRU)选择明文攻击(Chosen Plaintext Attack,CPA)可证明安全的全同态加密方案.首先,对NTRU的密钥生成算法进行改进,通过格上的高斯抽象算法生成密钥对,避免了有效的格攻击,同时,没有改变密钥的分布.然后,基于改进的NTRU加密算法,利用Flattening技术,构造了一个全同态加密体制,并在标准模型下证明方案是选择明文攻击不可区分性IND-CPA安全的.
文摘目前全同态加密的效率亟待提高,为了提高全同态加密的效率,提出一个LWE(learning with errors)上的短公钥多位全同态加密方案.方案中从离散高斯分布上选取LWE样例,并且将高斯噪音与之相加,导致LWE样例从2nlogq下降到n+1,使得方案的公钥长度变短.详细给出了该方案的噪音增长分析与安全性证明;此外,对目前密钥交换技术进行了优化,并且针对多位全同态加密,给出了密钥交换优化版本的形式化描述;最后,针对目前全同态加密的实践应用,给出了分析全同态加密具体安全参数的方法.分析了该方案与BGH13方案的具体安全参数,数据显示该方案的具体参数长度要优于BGH13方案.
