【摘要】：分析以往格上基于身份的全同態(tài)加密方案,指出方案效率低的根本原因在于陷門生成和原像采樣過程的復雜度過高,為此提出一種新的解決方案。先將新型陷門函數(shù)與對偶容錯學習(LWE,learning with errors)算法有機結合,構造一種新的格上基于身份的加密方案;再利用特征向量方法轉化為格上基于身份的全同態(tài)加密方案。對比分析表明,所提方案的陷門生成復雜度顯著降低,原像采樣復雜度約降低為以往方案的1/3,SIVP近似因子縮小為以往方案的1/m~(1/2)。在標準模型下,方案安全性歸約至判定性LWE的難解性,并包含嚴格的安全性證明。
[Abstract]:Based on the analysis of the previous identity-based homomorphism encryption schemes, it is pointed out that the fundamental reason for the inefficiency of the scheme lies in the high complexity of the trapdoor generation and the sampling process of the original image, and a new solution is proposed. First, a novel trapdoor function is combined with dual fault-tolerant learning (LWE,learning with errors) algorithm) to construct a new identity-based encryption scheme on lattices, and then the eigenvector method is used to transform it into a fully identity-based homomorphic encryption scheme on a lattice. Comparative analysis shows that the trapdoor generation complexity of the proposed scheme is significantly reduced, and the sampling complexity of the original image is reduced to about 1 / 3 / 3SIVP approximation factor of the previous scheme, which is reduced to 1 / m1 / 2 of the previous scheme. In the standard model, the scheme security is reduced to the intractability of the determinant LWE, and the strict security proof is included.
【作者單位】： 河南理工大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61300216) 河南省科技廳基金資助項目(No.142300410147) 河南省教育廳基金資助項目(No.12A520021,No.16A520013) 河南理工大學博士基金資助項目(No.B2014-044,No.B2013-043)~~
【分類號】：TN918.4

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本文編號：2324208