该文提出了一种基于LWE(Learning With Errors)算法的密文域可逆隐写方案,利用LWE公钥密码算法对数据加密,用户在密文中嵌入隐藏信息,对于嵌入信息后的密文,用户使用隐写密钥可以有效提取隐藏信息,使用解密密钥可以无差错恢复出加密前...该文提出了一种基于LWE(Learning With Errors)算法的密文域可逆隐写方案,利用LWE公钥密码算法对数据加密,用户在密文中嵌入隐藏信息,对于嵌入信息后的密文,用户使用隐写密钥可以有效提取隐藏信息,使用解密密钥可以无差错恢复出加密前数据实现了提取过程与解密过程的可分离。通过推导方案在解密与提取信息过程中出错的概率,得到直接影响方案正确性的参数为所选噪声的标准差,实验获得并验证了标准差的合理取值区间;通过推导嵌入后密文的分布函数,分析密文统计特征的变化情况,论证了嵌入密文的隐藏信息的不可感知性。该方案是在密文域进行的可逆隐写,与原始载体无关,适用于文本、图片、音频等各类载体。实验仿真结果表明该方案不仅能够保证可逆隐写的可靠性与安全性,而且1 bit明文在密文域最大可负载1 bit隐藏信息。展开更多
提出了一个高效的无证书盲签名方案。在随机预言机模型下,证明了新方案在适应性选择消息、选择身份攻击下是存在不可伪造的,能够有效抵抗AⅠ攻击者的替换公钥攻击和AⅡ攻击者的KGC攻击。方案中在签名阶段没有任何双线性对运算,在验证阶...提出了一个高效的无证书盲签名方案。在随机预言机模型下,证明了新方案在适应性选择消息、选择身份攻击下是存在不可伪造的,能够有效抵抗AⅠ攻击者的替换公钥攻击和AⅡ攻击者的KGC攻击。方案中在签名阶段没有任何双线性对运算,在验证阶段只有一个双线性对运算,并且不需要使用映射到点(Map to Point)的特殊哈希函数。与已有方案相比,所提方案在计算量上更具优势。同时方案采用无证书公钥密码体制,解决了基于证书签名方案的证书管理问题和基于身份签名方案的密钥托管问题。展开更多
文摘该文提出了一种基于LWE(Learning With Errors)算法的密文域可逆隐写方案,利用LWE公钥密码算法对数据加密,用户在密文中嵌入隐藏信息,对于嵌入信息后的密文,用户使用隐写密钥可以有效提取隐藏信息,使用解密密钥可以无差错恢复出加密前数据实现了提取过程与解密过程的可分离。通过推导方案在解密与提取信息过程中出错的概率,得到直接影响方案正确性的参数为所选噪声的标准差,实验获得并验证了标准差的合理取值区间;通过推导嵌入后密文的分布函数,分析密文统计特征的变化情况,论证了嵌入密文的隐藏信息的不可感知性。该方案是在密文域进行的可逆隐写,与原始载体无关,适用于文本、图片、音频等各类载体。实验仿真结果表明该方案不仅能够保证可逆隐写的可靠性与安全性,而且1 bit明文在密文域最大可负载1 bit隐藏信息。
文摘提出了一个高效的无证书盲签名方案。在随机预言机模型下,证明了新方案在适应性选择消息、选择身份攻击下是存在不可伪造的,能够有效抵抗AⅠ攻击者的替换公钥攻击和AⅡ攻击者的KGC攻击。方案中在签名阶段没有任何双线性对运算,在验证阶段只有一个双线性对运算,并且不需要使用映射到点(Map to Point)的特殊哈希函数。与已有方案相比,所提方案在计算量上更具优势。同时方案采用无证书公钥密码体制,解决了基于证书签名方案的证书管理问题和基于身份签名方案的密钥托管问题。
