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基于LWE的高效身份基分级加密方案被引量：3: 2017年; 格上可固定维数陷门派生的身份基分级加密(hierarchical identity-based encryption,HIBE)体制,因其具有在陷门派生前后格的维数保持不变的特性而受到广泛关注,但这种体制普遍存在陷门派生复杂度过高的问题.针对这一问题,分别给出随机预言模型和标准模型下的改进方案.首先利用MP12陷门函数的特性提出一种优化的Zq可逆矩阵提取算法,再基于该优化算法结合固定维数的陷门派生算法和MP12陷门函数完成方案的建立和陷门派生阶段,然后与对偶Regev算法相结合完成随机预言模型下HIBE方案的构造.并且利用二进制树加密系统将该方案改进为标准模型下的HIBE方案.两方案安全性均可归约至LWE问题的难解性,其中随机预言模型下的方案满足适应性安全,而标准模型下的方案满足选择性安全,并给出严格的安全性证明.对比分析表明:在相同的安全性下,随机预言模型下的方案较同类方案在陷门派生复杂度方面显著降低,而标准模型下的方案是同类最优方案的1/6,且格的维数、陷门尺寸和密文扩展率等参数均有所降低,计算效率明显优化.; 叶青胡明星汤永利刘琨闫玺玺; 关键词：随机预言模型

新的格上基于身份的分级加密方案被引量：4: 2017年; 针对格上基于身份的分级加密(HIBE,hierarchical identity-based encryption)体制中用户密钥提取算法复杂度过高和陷门尺寸膨胀率大的问题,提出一种新的HIBE方案。首先,利用隐式扩展法对HIBE方案中的原像采样算法优化,然后,结合MP12陷门派生算法提出一种高效的HIBE用户密钥提取算法,并基于该算法结合对偶LWE算法完成HIBE方案构造。对比分析表明,所提方案的效率较同类方案在系统建立和用户密钥提取阶段均有提升,陷门尺寸与系统分级深度仅成线性增长关系,且优化后的原像采样算法一定程度上可解决MP12陷门派生算法在陷门派生后高斯参数增长的问题。在标准模型下,方案安全性归约至判定性LWE问题的难解性,并包含严格的安全性证明。; 叶青胡明星汤永利刘琨闫玺玺

改进的格上基于多身份全同态加密方案被引量：4: 2018年; 针对格上基于多身份的全同态加密方案（m IBFHE）中陷门函数低效的问题,提出一种改进的格上m IBFHE方案.首先利用MP12陷门函数结合对偶Regev算法构造出一种可转化的基于身份的加密（IBE）方案,并构造出一种支持标准模型下IBE方案转化的Mask系统;然后基于该系统利用特征向量思想将构造出的IBE方案转化为m IBFHE方案.对比分析结果表明,新方案较同类方案在陷门生成和原像采样阶段均有效率提升,且格的维数、密文和运算密文尺寸等明显缩短.在标准模型下,方案的安全性归约至格上容错学习问题的难解性,并包含严格的安全性证明.; 汤永利胡明星叶青秦攀科于金霞

云环境下基于LWE的多机构属性基加密方案被引量：7: 2017年; 为解决以双线性映射为基础的传统属性基加密方案中存储代价大且无法抵抗量子攻击的问题,本文基于格上的带误差学习问题提出一种新的属性基加密方案。首先,方案支持多个属性机构管理不同的属性集合,并利用格上的左抽样算法为其权限下的用户生成密钥,从而降低了密钥尺寸;其次,采用Shamir门限秘密共享技术,将秘密值由多个属性机构秘密保存,可以抵抗属性机构的共谋攻击;最后,经安全性证明,文中方案的安全性可在标准模型下归约到格上带误差学习的难解性。对比分析表明,文中方案系统公私钥、用户私钥和密文尺寸均有所优化,具有一定的效率优势,且属性由多个属性机构共同管理,在云环境中具有更高的实用性和安全性。; 闫玺玺刘媛胡明星黄勤龙; 关键词：属性基加密

新的格上基于身份的全同态加密方案被引量：5: 2017年; 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。; 汤永利胡明星刘琨叶青闫玺玺; 关键词：基于身份加密密码学

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胡明星