针对Gentry、Sahai和Waters提出的基于容错学习(LWE)问题全同态加密方案(GENTRY C,SALAHAI A,WATERS B.Homomorphic encryption from learning with errors:conceptually-simpler,asymptotically-faster,attributebased[C]//Proceedings...针对Gentry、Sahai和Waters提出的基于容错学习(LWE)问题全同态加密方案(GENTRY C,SALAHAI A,WATERS B.Homomorphic encryption from learning with errors:conceptually-simpler,asymptotically-faster,attributebased[C]//Proceedings of the 33rd Annual Cryptology Conference.Berlin:Springer,2013:75-92)中只能在单个属性环境下工作的问题,通过借鉴"模糊系统"技术,构造了多属性环境下基于LWE的全同态加密方案。首先根据条件等式判断是否为合法用户,然后利用密文扩展算法构造新的密文矩阵,最后采用"模糊系统"技术进行方案构造。在标准的基于X不可区分的选择明文攻击(IND-X-CPA)安全游戏中证明了安全性。所提方案优点是可以将满足一定属性的基于属性加密(ABE)方案转换成多属性环境下的全同态加密方案,缺陷是运算复杂度有所增加。展开更多
文摘生物特征识别是一种有着特征唯一、不易复制等良好特性的个人身份鉴定与识别技术.但在识别过程中,个人信息通过公开信道传输或网络服务器存储时,有可能会受到第三方的截获和修改,或通信双方提供虚假信息进行相互欺骗.可通过引入全同态加密协议以保护数据与分类器.此类方案设计主要存在2方面问题:一方面是只支持"加乘"运算的全同态加密算法与识别算法的运算相容性问题;另一方面是由于加密算法的约束导致识别率与运行效率的降低.以C/S模型为基础,采用了Gabor小波和核主成分分析法,利用数据的非线性信息和高阶统计特性以提高识别率;并设计了通信协议,使用了多项式核和改进后的DGHV加密方案,以解决相容性问题.原型实现的实验数据表明,该方案在承接源自全同态加密的隐私保护的前提下,有着较高的识别率与运行效率,其累积匹配率为91.9%,最高识别率为97.62%,最大识别时间花销约为1 s.
文摘针对Gentry、Sahai和Waters提出的基于容错学习(LWE)问题全同态加密方案(GENTRY C,SALAHAI A,WATERS B.Homomorphic encryption from learning with errors:conceptually-simpler,asymptotically-faster,attributebased[C]//Proceedings of the 33rd Annual Cryptology Conference.Berlin:Springer,2013:75-92)中只能在单个属性环境下工作的问题,通过借鉴"模糊系统"技术,构造了多属性环境下基于LWE的全同态加密方案。首先根据条件等式判断是否为合法用户,然后利用密文扩展算法构造新的密文矩阵,最后采用"模糊系统"技术进行方案构造。在标准的基于X不可区分的选择明文攻击(IND-X-CPA)安全游戏中证明了安全性。所提方案优点是可以将满足一定属性的基于属性加密(ABE)方案转换成多属性环境下的全同态加密方案,缺陷是运算复杂度有所增加。