Efficient Hierarchical Identity-Based Encryption Scheme from Learning with Errors
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摘要: 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Z\-q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.Abstract: Hierarchical identity-based encryption (HIBE) in fixed dimension has drawn wide attention because its lattice dimension keeps unchanged upon delegation, but there is a common defect of high complexity in trapdoor delegation stage of these schemes. Aiming at this problem, we propose two improved HIBE schemes under random oracle model and standard model respectively. We first use the MP12 trapdoor function to construct an optimized Z\-q-invertible matrix sample algorithm. Based on this optimized algorithm, combined with trapdoor delegation algorithm in fixed dimension and MP12 trapdoor function, we design system setup and trapdoor delegation stages. And we complete the HIBE scheme under random oracle model in conjunction with Dual-Regev algorithm. And then, we remove the random oracle by employing binary tree encryption system. The security of both proposed schemes strictly reduce to the hardness of learning with errors (LWE) problem, in which the scheme under random oracle model satisfies the adaptive security while the scheme under standard model satisfies selective security. Comparative analysis shows that, under the same security level, the overhead of trapdoor delegation in our scheme under random oracle model is reduced significantly compared with the relevant schemes, while the overhead of our scheme under standard model is reduced nearly 6 times compared with the relevant optimal schemes. Furthermore, the parameters such as lattice dimension, trapdoor size and ciphertext expansion rate etc., all decrease in some degree, and the computational cost is reduced obviously.
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期刊类型引用(13)
1. 甄俊伟,黄智炜,章桂芳,曾探,王同皓. 基于LiDAR数据的汕尾火山嶂地质灾害风险评价. 中山大学学报(自然科学版)(中英文). 2024(01): 10-23 . 百度学术
2. 刘瑶,亢玮,赵占营. 空洞卷积模型遥感影像建筑快速检测方法研究. 测绘与空间地理信息. 2024(04): 149-152 . 百度学术
3. 徐萌,王思涵,郭仁忠,贾秀萍,贾森. 遥感影像云检测和云去除方法综述. 计算机研究与发展. 2024(06): 1585-1607 . 本站查看
4. 赵永娇,滑申冰,丁禹,刘晓琳,姚德贵,李哲,李鑫慧. 基于高分卫星遥感图像的土地利用分类技术研究. 水利水电技术(中英文). 2024(S2): 279-284 . 百度学术
5. 赵会芹,于博,陈方,王雷. 基于高分辨率卫星遥感影像滑坡提取方法研究现状. 遥感技术与应用. 2023(01): 108-115 . 百度学术
6. 易礼智,戴圣海. 基于深度学习的遥感影像滑坡监测——以湖南涟源为例. 信息与电脑(理论版). 2023(08): 175-178 . 百度学术
7. 蔡浩杰,韩海辉,张雨莲,王立社. 基于地形特征融合的卷积神经网络滑坡识别. 地球科学与环境学报. 2022(03): 568-579 . 百度学术
8. 费智涛,郭小东,王志涛. 多源异构数据环境下不可移动文物灾害风险图构建方法研究. 西北大学学报(自然科学版). 2022(04): 700-709 . 百度学术
9. 于琳琳,胡英男. 大数据在露天矿特征提取中的应用研究. 能源与环保. 2022(07): 143-148 . 百度学术
10. 陈昌富,李伟,张嘉睿,廖佳卉,吕晓玺. 山区公路边坡工程智能分析与设计研究进展. 湖南大学学报(自然科学版). 2022(07): 15-31 . 百度学术
11. 程文辉,张乾元,程梁华,向朝参,杨振东,沈鑫,张乃凡. 空地协同移动群智感知研究综述. 计算机科学. 2022(11): 242-249 . 百度学术
12. 任彦霓,周廷刚,谢舒蕾,尹振南. 地表温度的多源遥感数据时空融合模型构建. 山东农业大学学报(自然科学版). 2021(04): 637-641 . 百度学术
13. 葛晓叶. 面向大数据图像处理的尺度空间挖掘算法及应用. 电子元器件与信息技术. 2020(09): 59-60 . 百度学术
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