当今科技飞速发展,隐私保护成为一个重要议题.为了确保数据的安全性,通常选择将数据加密后存储在云服务器上,然而这样云服务器无法对加密后的数据进行计算、统计等有效处理,从而使得很多应用场景受限.为了解决这个问题,提出一种基于环...当今科技飞速发展,隐私保护成为一个重要议题.为了确保数据的安全性,通常选择将数据加密后存储在云服务器上,然而这样云服务器无法对加密后的数据进行计算、统计等有效处理,从而使得很多应用场景受限.为了解决这个问题,提出一种基于环上容错学习(ring learning with error,R-LWE)问题的PKE-MET(public-key encryption with a multiple-ciphertext equality test)方案,并给出了正确性和安全性分析.该方案允许云服务器同时对多个密文执行相等性测试,还能够抵抗量子计算攻击.基于Palisade库对方案进行了实现,从理论与实现的角度与其他方案进行了比较分析.相较于其他方案,该方案具有高效、运行时间短的优点.展开更多
全同态加密为云计算中数据全生命周期隐私保护等难题的解决都提供了新的思路.公钥尺寸较大是现有全同态加密体制普遍存在的问题.本文将基于身份加密的思想和全同态加密体制相结合,利用环上容错学习问题(Ring Learning With Errors,RLWE)...全同态加密为云计算中数据全生命周期隐私保护等难题的解决都提供了新的思路.公钥尺寸较大是现有全同态加密体制普遍存在的问题.本文将基于身份加密的思想和全同态加密体制相结合,利用环上容错学习问题(Ring Learning With Errors,RLWE),其中将环的参数m扩展到任意正整数,提出了一种基于身份的全同态加密体制.体制以用户身份标识作为公钥,在计算效率和密钥管理方面都具有优势,安全性在随机喻示模型下可规约为判定性RLWE问题难解性假设.展开更多
文摘当今科技飞速发展,隐私保护成为一个重要议题.为了确保数据的安全性,通常选择将数据加密后存储在云服务器上,然而这样云服务器无法对加密后的数据进行计算、统计等有效处理,从而使得很多应用场景受限.为了解决这个问题,提出一种基于环上容错学习(ring learning with error,R-LWE)问题的PKE-MET(public-key encryption with a multiple-ciphertext equality test)方案,并给出了正确性和安全性分析.该方案允许云服务器同时对多个密文执行相等性测试,还能够抵抗量子计算攻击.基于Palisade库对方案进行了实现,从理论与实现的角度与其他方案进行了比较分析.相较于其他方案,该方案具有高效、运行时间短的优点.
文摘全同态加密为云计算中数据全生命周期隐私保护等难题的解决都提供了新的思路.公钥尺寸较大是现有全同态加密体制普遍存在的问题.本文将基于身份加密的思想和全同态加密体制相结合,利用环上容错学习问题(Ring Learning With Errors,RLWE),其中将环的参数m扩展到任意正整数,提出了一种基于身份的全同态加密体制.体制以用户身份标识作为公钥,在计算效率和密钥管理方面都具有优势,安全性在随机喻示模型下可规约为判定性RLWE问题难解性假设.
