一种分级代理的受限伪随机函数构造方案

受限伪随机函数的概念于2013年分别是由Boneh和Waters、Kiayiaset等以及Boyle等提出的,是指由主密钥k可以派生出一个受限密钥ks,在定义域的受限集合S上利用主密钥k和该受限密钥均可计算出相同的伪随机函数(PRF)的值。基于Boneh和Waters方案中展示的基于比特固定结构的受限伪随机函数方案,给出了基于分级代理的受限伪随机函数的构造方案,该方案的受限集合大小不受分级层数的影响,在标准模型下基于多线性判定性Diffie-Hellman假设(MDDH)证明了其安全性。本方案在实际环境中可用于分级或代理下广播加密的加密密钥或者非交互式环境中协商的会话密钥。

具有前向安全特性的密态图像搜索方案

围绕当前多数密态图像搜索方案在更新时产生的信息泄露问题,提出一个云环境下具有前向安全特性的密态图像搜索方案.方案首先采用Tensorflow机器学习模型进行图像识别,设计高效图像关键字信息提取方法;然后基于动态可搜索加密思想,利用GGM范围受限伪随机函数生成搜索令牌,构造出支持动态更新的安全密态图像索引结构.搜索时利用搜索令牌和哈希函数计算匹配结果,不会泄露查询者隐私.安全分析和实验结果表明,本方案在满足高效搜索的同时实现前向安全性,并具有良好的更新性能.