基于整数的多对一全同态加密方案

全同态加密是在不解密密文的情况下直接对密文进行操作。现有的基于整数的全同态加密方案是针对两个参与者“一方加密,一方解密”(一对一)设计的,计算效率普遍低,明文空间小,不能应用于大数据、云计算等环境。为此,该文提出一种“多方加密,一方解密”(多对一)的全同态加密方案,该方案在保证安全性的基础上简化密钥生成过程,并在全同态运算过程中给出能够正确解密的加密方个数的具体范围。同时,在随机预言机模型下,基于近似最大公因子问题证明了方案的安全性。数值结果表明,该方案与已有方案相比不仅扩展了数据传输量,而且提高了效率。模拟实验表明,该方案在整数范围内具有可行性,满足用户对系统响应的需求,最后将明文空间扩展为3 bit,并与1 bit的方案做出了实验上的对比分析。     

基于 RLWE 的全同态加密方案简

基于Kristin Lauter等人的somewhat同态方案,提出“带密钥转换的重线性化技术”。结合该技术与“模转换”,设计了一个基于RLWE的非自举的层次化全同态加密方案。该方案的同态操作简单,而且给出的平凡门操作使得电路层结构更清晰。最后利用自举技术作为优化提升了方案的同态运算能力。     

基于NTRU的全同态加密方案

本文提出一种基于公钥密码体制（Number Theory Research Unit,NTRU）选择明文攻击（Chosen Plaintext Attack,CPA）可证明安全的全同态加密方案.首先,对NTRU的密钥生成算法进行改进,通过格上的高斯抽象算法生成密钥对,避免了有效的格攻击,同时,没有改变密钥的分布.然后,基于改进的NTRU加密算法,利用Flattening技术,构造了一个全同态加密体制,并在标准模型下证明方案是选择明文攻击不可区分性IND-CPA安全的.     

—个更小尺寸公钥的全同态加密方案(英文)

Fully homomorphic encryption is faced with two problems now.One is candidate fully homomorphic encryption schemes are few.Another is that the efficiency of fully homomorphic encryption is a big question.In this paper,we propose a fully homomorphic encryption scheme based on LWE,which has better key size.Our main contributions are:(1) According to the binary-LWE recently,we choose secret key from binary set and modify the basic encryption scheme proposed in Linder and Peikert in 2010.We propose a fully homomorphic encryption scheme based on the new basic encryption scheme.We analyze the correctness and give the proof of the security of our scheme.The public key,evaluation keys and tensored ciphertext have better size in our scheme.(2) Estimating parameters for fully homomorphic encryption scheme is an important work.We estimate the concert parameters for our scheme.We compare these parameters between our scheme and Bra 12 scheme.Our scheme have public key and private key that smaller by a factor of about logq than in Bra12 scheme.Tensored ciphertext in our scheme is smaller by a factor of about log2 q than in Bra 12 scheme.Key switching matrix in our scheme is smaller by a factor of about log3 q than in Bra 12 scheme.     

Attribute-based fully homomorphic encryption scheme over rings

The fully homomorphic encryption has important applications in the area of data security and privacy security of cloud computing,but the size of secret keys and ciphertext in most of current homomorphic encryption schemes were too large,which restricted its practical.To improve these drawbacks,a recoding scheme and a attribute-based encryption scheme based on learning with errors problem over rings were provided,then a attribute-based fully homomorphic encryption was constructed.The new scheme overcame the above mentioned drawbacks,because it did't need public key certificate,meanwhile,it can achieve the fine-grained access control to the ciphertext.Compared with similar results,proposed method decreases the size of keys and ciphertext greatly.     

Novel identity-based fully homomorphic encryption scheme from lattice

The previous identity-based homomorphic encryption schemes from lattice was analyzed.That the high complexity in previous schemes was mainly caused by trapdoor generation and preimage sampling was pointed out.A new solution was proposed.A novel identity-based encryption scheme from lattice by combining new trapdoor function and dual-LWE algorithm organically was constructed,and it was transformed to an identity-based fully homomorphic encryption scheme from lattice by employing the idea of eigenvector.Comparative analysis shows that the scheme’s complexity of trapdoor generation has a significant reduction,the complexity of preimage sampling has a nearly three-fold reduction,and the SIVP approximation factor has a $\sqrt{m}$ times reduction.The security of the proposed scheme strictly reduces to the hardness of decisional learning with errors problem in the standard model.     

支持同态算术运算的数据加密方案算法研究

针对在计算服务中,对用户信息加密以保护隐私时,无法对密文进行计算的问题,提出一种高效的支持密文四则算术运算的同态加密方案CESIL, 包括密钥生成、加密、解密及密文运算4个算法。该方案首先借助多项式环重新定义向量的加法和乘法运算,构建多项式系数向量环;然后利用理想格在向量环上划分剩余类,建立商环及其代表元集合;最后,将整数明文映射为代表元,并用代表元所在剩余类的其他元素替换该代表元,以对明文进行加密。商环的运算特性保证CESIL方案支持对密文的加法和乘法运算。在实现CESIL方案时,利用快速傅里叶变换(FFT)算法进一步提高运算效率、减少密钥长度。理论分析及实验结果表明,CESIL是语义安全的,且相比已有的一些同态加密方案,CESIL支持更多的运算类型,拥有较高的运行效率和较小的密钥及密文长度,能更好地满足实际应用需求。     

NTRU格上高效的身份基线性同态签名方案

针对现有的格上身份基线性同态签名方案密钥存储量大、结构复杂导致方案实际运行效率相对偏低的问题,提出了一个NTRU(Number Theory Research Unit)格上高效的身份基线性同态签名方案。首先在密钥生成阶段利用NTRU密钥生成算法产生主密钥,接着采用格基委派算法给出身份签名私钥,最后运行NTRU格上原像抽样算法产生出线性同态签名。对方案的安全性证明与性能分析结果表明,新方案满足正确性,具有弱内容隐私性。在随机预言机模型下,该方案在小整数解问题困难性条件下满足适应性选择身份和选择消息的存在性不可伪造性。同时,由于采用NTRU格的特殊结构,新方案在密钥量与运行效率方面与已有方案相比较均具有显著的优势,这对于计算资源受限环境的同态认证中具有重要的应用价值。     

利用容错学习问题构造基于身份的全同态加密体制简

基于容错学习问题构造的一类全同态加密体制在云计算安全领域具有重要的潜在应用价值,但同时普遍存在着公钥尺寸较大的缺陷,严重影响其身份认证与密钥管理的效率。将基于身份加密的思想与基于容错学习问题的全同态加密相结合,提出一种基于身份的全同态加密体制,能够有效克服公钥尺寸对于全同态加密应用效率的影响。在随机喻示模型下,体制的安全性归约到容错学习问题难解性和陷门单向函数单向性,并包含严格的安全性证明。     

改进的kNN分类算法在工业物联网中的应用

在工业物联网中,k近邻分类(kNN)被广泛应用于缺陷产品识别和异常检测.但kNN自身存在计算复杂度高、不适用于分布式环境等缺点.因此,文中提出了一种安全有效的分布式kNN分类算法,以防止信息泄漏和控制流泄漏,同时支持分布式服务器上的大规模数据分类.首先设计了一个安全有效的向量同态加密方案.在该方案的基础上,提出了DkN...     

基于隐私匹配的服务代理发现方法

针对代理发现中用户对代理的性能、成本和安全性等方面的需求,以及需求匹配过程中的隐私保护问题,基于Paillier同态加密算法,提出一种新的综合考虑代理和用户属性及其偏好的私有数据信息匹配算法,包括建立基于欧氏距离的相似度函数、利用加密算法进行匹配、计算相似度和确定匹配的代理链4个步骤。该算法引入半可信主代理从全局层面管理所有子代理的业务类型和连接状况,并承担主要的计算开销,同时将欧氏距离与Paillier同态加密算法有机结合,支持具有偏好信息的多元属性数据匹配,能够有效保障用户和子代理的安全性。最终,通过安全性分析与性能仿真,证明所提出方案的安全性和有效性。     

一种NTRU格上基于身份全同态加密体制设计

全同态加密可以用来解决云计算环境中的隐私保护问题,然而现有体制具有系统参数大、效率低的缺点.针对现有攻击技术,首先设计了一种高效的NTRU格上的基于身份公钥加密体制,无需借助额外的安全性假设,具有更高的安全性和更小的系统参数.之后,基于近似特征向量技术,构造了一种高效的全同态加密转化方式.通过将以上两种方法结合,给出了一种高效的基于身份全同态加密体制.和现有体制相比,除了不需要计算密钥、实现了真正意义上的基于身份特性以外,还减小了密钥、密文尺寸,提高了计算和传输效率.     

基于NTRU的多密钥同态代理重加密方案及其应用

为了提高同态加密算法在多用户云计算场景下的实用性,构造了一个基于NTRU的多密钥同态代理重加密方案.首先利用密文扩张思想提出了一种新的NTRU型多密钥同态密文形式,并基于此设计了相应的同态运算和重线性化过程,从而形成一个支持分布式解密的NTRU型多密钥同态加密方案;然后借助于密钥交换思想设计了重加密密钥和重加密过程,将...     

利用RLWE构造基于身份的全同态加密体制

全同态加密为云计算中数据全生命周期隐私保护等难题的解决都提供了新的思路.公钥尺寸较大是现有全同态加密体制普遍存在的问题.本文将基于身份加密的思想和全同态加密体制相结合,利用环上容错学习问题（Ring Learning With Errors,RLWE）,其中将环的参数m扩展到任意正整数,提出了一种基于身份的全同态加密体制.体制以用户身份标识作为公钥,在计算效率和密钥管理方面都具有优势,安全性在随机喻示模型下可规约为判定性RLWE问题难解性假设.     

Efficient Linear Homomorphic Encryption from LWE Over Rings

As the basis for secure public-key encryption under various cases, the learning with errors (LWE) problem has proved to be versatile for encryption schemes. Unfortunately, it tends not to be efficient enough for practical applications. For improving the efficiency issues and quickening the practical applications of the lattice-based public-key cryptosystems, an efficient homomorphic encryption scheme is presented in this paper, which is based on the learning with errors over rings (R-LWE) assumption, and its security is reducible to the hardness of the shortest vector problem in the worst case on ideal lattices. Furthermore, the scheme possesses homomorphism feature that encryption operations are consistent with message operations. The security analysis shows that the proposed encryption scheme is secure against chosen-plaintext attacks in the standard model. At the same time, the efficiency analysis and simulation results indicate that the scheme is much more efficient than previous lattice-based cryptosystems.     

新的格上多机构属性基加密方案

针对基于双线性映射的属性基加密方案中无法抵抗量子攻击的问题,该文提出一种新的格上多机构属性基加密方案。先利用格上左抽样算法为用户生成密钥,使得用户私钥尺寸与级联矩阵的列数和用户属性个数相关,缩短用户私钥尺寸;然后采用Shamir门限秘密共享技术构造访问树,实现属性的与、或、门限3种操作,密文允许基于任意的访问结构生成,表达能力更加丰富,解决了大多方案中访问策略单一问题;方案证明可在标准模型下归约到判定性带误差学习问题的难解性。对比分析表明,方案系统公私钥、用户私钥和密文尺寸均有所优化,并较优于大多数单机构方案,此外方案存在多个属性机构,支持任意单调访问结构,安全性和实用性更满足云环境需求。     

基于抽象解密结构的全同态加密构造方法分析

为什么能够在格上构造全同态加密?密文矩阵的本质及构造方法是什么?该文提出一个重要的概念:抽象解密结构。该文以抽象解密结构为工具,对目前全同态加密构造方法进行分析,得到抽象解密结构、同态性与噪音控制之间的关系,将全同态加密的构造归结为如何获得最终解密结构的问题,从而形式化地建立全同态加密构造方法。最后对GSW全同态加密方法分析,提出其密文矩阵是由密文向量堆叠而成。基于密文堆叠法,研究密文是矩阵的全同态加密的通用性原因,给出密文矩阵全同态加密与其它全同态加密之间的包含关系。     

面向“互联网+”的公有云数据安全

“互联网+”催生了许多新的经济形态与商业模式,公有云面临着严峻的安全挑战。研究了公有云数据安全问题,并提出了研究思路。首先,分析了同态加密的概念、加法同态加密与乘法同态加密的特点以及当前的研究成果和需要解决的难题。然后,根据乘法同态加密算法、散列表和相似性理论,提出了一种数据安全保护方案,并阐述了具体实现流程,采用欧氏距离检验公有云中加密数据的相似性与完整性。最后,理论分析了该方案的正确性与安全性。仿真实验验证了该方案的可行性与有效性。     

基于同态加密的高效多方保密计算

多方保密计算是信息社会隐私保护的核心技术,是国际密码学界的研究热点之一.本文首先提出了一种新的对保密数据进行编码的方案,接着利用这种新的编码方案和同态加密方案,构造了一个百万富翁问题新的解决方案,并证明了方案的安全性.新的方案更简洁、更具有普遍意义,能够对可定义全序关系的任意两个对象进行比较.最后用这个新的解决方案解决了另一个新的多方保密计算问题-两个整数的互素问题,证明了方案是安全的.     

EPMDA: an efficient privacy-preserving multi-dimensional data aggregation scheme for edge computing-based IoT system

In order to perform multi-dimensional data aggregation operations efficiently in edge computing-based Internet of things (IoT) systems, a new efficient privacy-preserving multi-dimensional data aggregation (EPMDA) scheme is proposed in this paper. EPMDA scheme is characterized by employing the homomorphic Paillier encryption and SM9 signature algorithm. To improve the computation efficiency of the Paillier encryption operation, EPMDA scheme generates a pre-computed modular exponentiation table of each dimensional data,and the Paillier encryption operation can be implemented by using only several modular multiplications. For the multi-dimensional data, the scheme concatenates zeros between two adjacent dimensional data to avoid data overflow in the sum operation of ciphertexts. To enhance security, EPMDA scheme sets random number at the high address of the exponent. Moreover, the scheme utilizes SM9 signature scheme to guarantee device authentication and data integrity. The performance evaluation and comparison show that EPMDA scheme is more efficient than the existing multi-dimensional data aggregation schemes.