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函数加密体制的设计与分析

发布时间:2022-02-20 21:56
  作为一种新型的公钥加密模式,函数加密扩展了传统公钥加密的概念,同时涵盖了身份基加密、内积加密以及属性基加密等一系列密码体制.因其具有灵活性、可扩展性以及能够对加密数据实现细粒度的访问控制等优势,函数加密在云存储中有着广泛的应用前景,成为当前公钥密码体制的热点研究问题之一.本文主要从安全性和效率两方面对具体的函数加密方案进行了研究,并取得了以下成果.1.研究了完全安全的身份基加密方案中的安全归约与安全损失问题.经典的双系统加密在安全性证明时需要进行q1+q2次转换,因此其归约损失为(46)(q1+q2),其中q1,q2分别是密钥询问阶段1和密钥询问阶段2的询问次数.利用参数延迟和双配对向量空间技术,在素数阶双线性群上构造了一个具有较紧归约安全的身份基加密方案,其安全性损失由(46)(q1+q2)降低到了(46)(q1).新的方案达到了完全安全,其安全性基于标准的DLin假设和3-DH假设.2.... 

【文章来源】:战略支援部队信息工程大学河南省

【文章页数】:97 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
摘要
Abstract
常用符号索引
第一章 绪论
    1.1 函数加密的研究背景与意义
    1.2 函数加密体制的研究现状
        1.2.1 身份基加密体制研究现状
        1.2.2 单机构属性基加密系统研究现状
        1.2.3 多机构属性基加密系统研究现状
        1.2.4 抗泄漏函数加密体制研究进展
    1.3 论文主要工作与内容安排
第二章 预备知识
    2.1 定义和记号
    2.2 双系统加密
    2.3 双线性群
        2.3.1 素数阶双线性群
        2.3.2 合数阶双线性群
        2.3.3 双配对向量空间
        2.3.4 双系统群
    2.4 困难假设
        2.4.1 素数阶双线性群上的困难假设
        2.4.2 合数阶双线性群上的困难假设
第三章 素数阶双线性群上较紧归约安全的IBE方案
    3.1 本章概述
    3.2 身份基加密的定义和安全模型
        3.2.1 形式化定义
        3.2.2 安全模型
    3.3 具有较紧归约安全的IBE方案
        3.3.1 方案构造
        3.3.2 安全性证明
    3.4 本章小结
第四章 高效的分散式多机构属性基加密方案
    4.1 本章概述
    4.2 分散式多机构属性基加密的定义和安全模型
        4.2.1 形式化定义
        4.2.2 安全模型
    4.3 扩展双系统群
        4.3.1 算法定义
        4.3.2 扩展双系统群在素数阶双线性群上的一个实现
    4.4 分散式多授权机构属性基加密方案
        4.4.1 方案构造
        4.4.2 安全性证明
        4.4.3 性能分析
    4.5 本章小结
第五章 标准模型下可证明安全的多机构属性基加密方案
    5.1 本章概述
    5.2 定义和安全模型
        5.2.1 形式化定义
        5.2.2 安全模型
    5.3 支持任意单调访问结构的MA-CP-ABE
        5.3.1 方案构造
        5.3.2 安全性证明
    5.4 固定密文长度的多机构属性基加密方案
        5.4.1 方案构造
        5.4.2 安全性证明
        5.4.3 性能比较
    5.5 本章小结
第六章 素数阶双线性群上抗泄漏函数加密通用构造
    6.1 本章概述
    6.2 抗泄漏函数加密安全模型
    6.3 抗泄漏谓词编码
        6.3.1 算法定义
        6.3.2 抗泄漏谓词编码的构造
    6.4 抗泄漏函数加密
        6.4.1 通用构造
        6.4.2 安全性证明
    6.5 具体方案
        6.5.1 第一个方案
        6.5.2 第二个方案
    6.6 本章小结
第七章 结束语
    7.1 本文工作总结
    7.2 下一步工作展望
致谢
参考文献
作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作


【参考文献】:
期刊论文
[1]Adaptively secure multi-authority attribute-based encryption with verifiable outsourced decryption[J]. Kai ZHANG,Jianfeng MA,Jiajia LIU,Hui LI.  Science China(Information Sciences). 2016(09)



本文编号:3635881

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