LWE上的全同态加密方案研究

文章介绍了全同态加密的研究历史和现状,分析了构建全同态加密方案的思想与方法,并且介绍和整理了全同态加密的一些主要技术。文章还综述了基于LWE的全同态加密方案,先是用重线性化技术构造一个部分同态加密方案,再利用维数模约减技术降低密文的尺寸和解密电路复杂度,结合bootstrappable技术获得全同态加密。文章研究的基于LWE的全同态加密方案主要从噪声、参数性能、安全性这三个方面进行具体分析。文章最后对该方案与整数上的全同态加密方案从性能、安全性两个方面进行比较,同时指出全同态加密方案的构建本质与亟待解决的关键问题,为进一步研究全同态加密提供参考性意见。     

多跳多策略属性基全同态加密方案

为解决单策略属性基全同态加密方案无法对不同策略函数对应的属性向量下的密文进行同态运算和访问控制，并且新的参与方密文无法动态地加入同态运算的问题，提出了一个基于误差学习（LWE）问题的高效的多跳多策略属性基全同态加密方案。首先，对单策略属性基全同态加密方案适当变形；其次，将方案对应到多用户场景；最后，利用多跳多密钥全同态转化机制来实现新的参与方密文加入后的同态运算。结果表明，该方案在功能上兼具属性基加密和多跳多密钥全同态加密的优势，并被证明为选择属性下的选择明文攻击不可区分性（IND-CPA）安全。与利用目标策略函数集合构造的多策略属性基全同态加密方案相比，该方案在不改变单个参与方私钥尺寸的情况下，密文/明文比明显降低，效率更高。     

NTRU型无需密钥交换的全同态加密方案

详细分析了环LWE上NTRU基本加密方案的噪声特性与同态性,引出了"零次同态加密"的概念,并且说明了环LWE上NTRU基本加密方案是一个零次同态加密。提出了2个同态加密方案,展示了如何基于NTRU零次同态加密,设计NTRU型BGN同态加密方案与全同态加密方案。在该NTRU型全同态加密方案中,其密钥在密文计算中始终保持不变,因此,无需密钥交换就获得了一个全同态加密方案。此外,该NTRU型全同态加密的密文是一个向量,相比密文是矩阵的GSW全同态加密方案,具有存储与传输上的优势。     

多属性环境下基于容错学习的全同态加密方案

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,attribute-based[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。     

支持多比特加密的多密钥全同态加密体制

本文首先构造了一种支持多比特加密的全同态加密方案(以下简称MBGSW),该方案以李增鹏等人提出的一种支持多比特加密安全性基于DLWE的全同态加密体制为基础,通过修改其加密算法使之成为无CRS模型多比特全同态加密方案.然后运用LinkAlgo算法将单密钥密文扩展成多密钥密文,从而实现多密钥全同态加密(multi-key ...     

无高斯噪声的全同态加密方案

基于带舍入学习（LWR）问题,一个分级全同态加密方案最近被提出。LWR问题是带误差学习（LWE）问题的变型,但它省掉了代价高昂的高斯噪声抽样,因此与现有基于LWE问题的全同态加密方案相比,该基于LWR问题的全同态加密方案具有更高的计算效率。然而,该基于LWR问题的全同态加密方案在同态运算时需要输入用户的运算密钥。因此,基于LWR问题构造了一个新的分级全同态加密方案,该方案在同态运算时不需要输入用户的运算密钥。鉴于所提方案可应用于构造基于身份的全同态加密方案、基于属性的全同态加密方案等,它具有比最近所提出的基于LWR问题的全同态加密方案更广泛的应用场景。     

针对全同态加密体制的反愤攻击

全同态加密体制能够在不解密的条件下对密文进行任意的函数运算,是解决云计算中数据隐私保护难题的关键技术。构造全同态加密方案的核心是有效控制密文同态运算中的噪声增长,稀疏子集和问题是实现该目标所需的基本困难性问题。针对基于该问题困难性的全同态加密方案,提出一种改进的反馈攻击方法,使攻击者可以对公钥中的部分数据进行特定计算,通过访问解密谕示得到完整的私钥。分析结果表明,该方法能够充分利用预计算提高攻击效率,对基于稀疏子集和问题的全同态加密方案具有良好的适用性。     

针对全同态加密体制的反馈攻击

全同态加密体制能够在不解密的条件下对密文进行任意的函数运算,是解决云计算中数据隐私保护难题的关键技术。构造全同态加密方案的核心是有效控制密文同态运算中的噪声增长,稀疏子集和问题是实现该目标所需的基本困难性问题。针对基于该问题困难性的全同态加密方案,提出一种改进的反馈攻击方法,使攻击者可以对公钥中的部分数据进行特定计算,通过访问解密谕示得到完整的私钥。分析结果表明,该方法能够充分利用预计算提高攻击效率,对基于稀疏子集和问题的全同态加密方案具有良好的适用性。     

支持多比特加密的全同态加密体制设计

现有全同态加密体制普遍存在密文尺寸较大和采用单比特加密所导致的效率较低问题.在Gentry等人提出的全同态加密体制(简称GS W13体制)的基础上,通过修改其展开方式,利用近似特征向量技术,提出了一种新的全同态加密体制.在随机喻示模型下,将新体制的安全性归约到判定性容错学习问题(decisional lear-ning with errors,DLWE)的难解性,给出了其正确性和安全性的证明.又在不改变系统参数的条件下,采用多比特加密,对新体制进行优化.与GSW13体制相比,新体制的密文尺寸减小61.47％,加密运算量减少68.97％.新体制不仅减小密文扩张,而且减少同态运算计算次数,从而提高了体制效率.     

利用特征向量构造基于身份的全同态加密体制

全同态加密可以在不解密的条件下对密文进行有效运算,为云计算的数据隐私保护提供了一种理想的解决方案,但目前已有的全同态加密体制普遍存在公钥尺寸大、计算效率较低等问题.利用构造 “特征向量”的思想,基于任意次数分圆环代数结构提出一个全同态加密体制,并提出一种转换方法将该体制转换为基于身份的全同态加密体制.和已有体制相比,使用特征向量思想构造基于身份的体制有效地避免了计算密钥,实现了真正意义上基于身份的体制;相比次数为2的方幂的特殊分圆环,使用任意次数分圆环最大会使加密体制的计算效率提升一倍,同时还可应用单指令多数据(Single Instruction Multiple Data,以下简称SIMD)技术进一步提升计算和存储效率.     

具有短密文的多身份全同态加密构造框架

类似于多密钥全同态加密（Multi-key Fully Homomorphic Encryption,MFHE）,多身份全同态加密（Multi-id Identity-basedFully Homomorphic Encryption,MIBFHE）允许对不同用户的密文进行关于任意函数的同态计算,且后者因具有加密密钥易获取、密钥托管和密钥撤销易实现等特点,具有更深远的应用前景。
Canetti等人在PKC 2017上给出了一个框架,可将身份加密方案（Identity-based Encryption,IBE）和MFHE方案转换成MIBFHE方案。若用基于DLWE假设的IBE方案和Brakerski与Perlman的全动态^①MFHE方案（以下简称BP方案）,可得到全动态的MIBFHE方案,但密文规模较大,为O（n⁵log⁵q）,这里n,q是DLWE假设的参数,且紧致性相比于MFHE方案变弱。因密文规模是影响通信效率的主要因素,本文构造了一个密文规模较小和紧致性较强的MIBFHE方案框架,且仅用了MFHE这一个构件,然后用BP方案去实例化,得到了全动态的、选择性安全的MIBFHE方案,其密文规模为O（nlogq）.     

多源网络编码同态签名方案*

由于网络编码的系统很容易受到污染攻击,提出了一个适用于多源网络编码应对污染攻击的同态签名方案.该方案使用了同态哈希函数,能够阻止恶意修改的数据分组.被污染的数据分组会被验证者丢弃,从而保证了系统的安全性.该方案是同态的且是为多源网络编码特别设计的,与文件和分组的大小无关,而且方案中的公钥和每个分组的开销是常量.     

基于同态加密的可信云存储平台

基于全同态加密技术的数据检索方法可以直接对加密的数据进行检索,不但能保证被检索的数据不被统计分析,还能对被检索的数据做基本的加法和乘法运算而不改变对应明文的顺序,既保护了用户的数据安全,又提高了检索效率。文章就是针对上述问题提出的一个系统级解决方案,主要致力于解决云存储系统中信息的安全存储与管理问题。为实现此目标,该方案采用了同态加密算法,以及在这种算法基础上提出的一种密文检索算法,既保证了用户数据的安全性,又保证了服务器能够对存储的用户密文直接进行操作,实现了对密文的直接检索,平衡了云存储系统中保证用户数据的安全性和服务于云计算之间的关系。     

云环境下基于运算电路的同态认证方案

针对云服务器上数据验证效率低的问题，为能够在正确执行用户指令的情况下依然保持对数据的高效验证，构造了一种支持云环境下基于运算电路的同态认证方案。首先，利用标签生成算法对验证标签进行多项式表示；其次，调用转化算法对验证标签进行转化以达到满足同态验证的形式，同时利用同态解密算法对验证标签的大小进行降维处理；最后，运用验证算法对检索结果进行验证。结果表明，所提方案能够支持任意次乘法同态而不会增加验证标签维数，克服了验证标签增长缺陷，提高了验证效率，但其计算复杂度会随着增强电路输入位的增加而增加。     

基于同态加密的多候选人电子投票方案

电子投票因其便捷的特性,日益受到人们的青睐.然而电子投票中所暴露出来的安全问题成为人们所关注的重点,如何保证电子投票中的匿名性,公开可验证性等成为一个值得关注的问题.针对现有电子投票中存在的各种问题,基于数字签名算法和全同态加密提出了一种多候选人电子投票方案.该方案采用椭圆曲线数字签名算法解决电子投票中的身份认证问题;利用全同态加密技术实现对选票加密以及对加密选票的同态计算;为了能够对选票进行批量处理,采用SIMD技术打包选票;针对加密选票计票中存在的编解码问题设计了一种同态计票器.最后基于电子投票的八个安全特性对方案的安全性进行了分析,表明该方案是安全可行的.     

可验证的云存储医疗加密数据统计分析方案

为满足当前云存储医疗数据对敏感性、完整性以及统计分析可用性的需求,提出一种可验证的医疗加密数据统计分析方案。采用同态加密技术实现密文数据聚合并提高医疗数据的机密性,通过同态签名算法确保外包医疗加密数据的完整性。用户上传经过同态加密和签名的医疗数据到云服务器,云服务器在收到医疗数据分析中心的外包数据聚合请求后对密文医疗数据以及签名值进行聚合运算,并将相应结果返回给医疗数据分析中心,医疗数据分析中心验证云服务器外包同态加密数据聚合的完整性。在此基础上,医疗数据分析中心仅需使用私钥解密就能获得所有用户正确的原始医疗数据聚合结果,并据此进行统计分析。实验结果表明,该方案在医疗隐私大数据分析领域相对SPPDA等方案具有效率优势,医疗数据分析中心在验证数据完整性和分析聚合数据时计算开销保持恒定,与用户数量无关。     

Practices of backuping homomorphically encrypted databases

Ideal homomorphic encryption is theoretically achievable but impractical in reality due to tremendous computing overhead. Homomorphically encrypted databases, such as CryptDB, leverage replication with partially homomorphic encryption schemes to support different SQL queries over encrypted data directly. These databases reach a balance between security and efficiency, but incur considerable storage overhead, especially when making backups. Unfortunately, general data compression techniques relying on data similarity exhibit inefficiency on encrypted data. We present CryptZip, a backup and recovery system that could highly reduce the backup storage cost of encrypted databases. The key idea is to leverage the metadata information of encryption schemes and selectively backup one or several columns among semantically redundant columns. The experimental results show that CryptZip could reduce up to 90.5% backup storage cost on TPC-C benchmark.     

高效的身份基多用户全同态加密方案

针对传统的身份基全同态加密（IBFHE）方案无法对不同身份标识（ID）下的密文进行同态运算的问题,提出一个基于误差学习（LWE）问题的分层身份基多用户全同态加密方案。该方案利用Clear等（CLEAR M,McGOLDRICK C.Multi-identity and multi-key leveled FHE from learning with errors.Proceedings of the 2015 Annual Cryptology Conference,LNCS 9216.Berlin：Springer,2015：630-656）在2015年提出的身份基多用户全同态加密方案（[CM15]方案）的转化机制,结合Cash等（CASH D,HOFHEINZ D,KILTZ E,et al.Bonsai trees,or how to delegate a lattice basis.Proceedings of the 2010 Annual International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques,LNCS 6110.Berlin：Springer,2010：523-552）在2010年提出的身份基加密（IBE）方案（[CHKP10]方案）,实现了不同身份标识下的密文同态运算,应用前景更加广阔,在随机预言机模型下为基于身份匿名的选择明文攻击下的不可区分性（IND-ID-CPA）安全。与[CM15]方案相比,该方案在公钥规模、私钥规模、密文尺寸、分层性质和密钥更新周期方面都具有优势。     

基于可验全同态加密的委托计算方案

为降低委托计算方案中委托方与计算方的计算量和通信量,提高有效计算率 ,利用可验的全同态加密方案构造非交互的委托计算方案。分析结果表明,该方案满足委托计算方案的健壮性、完整性要求,委托方的复杂度为 ,计算方的复杂度为 ,通信量为 。与同类方案相比,验证过程更简单,有效计算率 ≥1/2。