检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

功能加密的紧规约安全

密码学报 2017年第4期4卷 307-321页

作者：陈洁巩俊卿华东师范大学上海200062 法国里昂高等师范学院里昂69007

功能加密(又译作函数加密)系统提供了比传统公钥加密更强的表达能力,正在逐渐成为未来互联网安全机制的核心技术之一.随着格技术和多线性技术的提出和发展,我们已经能够为一大类功能加密系统提供具体构造.于是,寻找更优的解决方案也慢... 详细信息

功能加密(又译作函数加密)系统提供了比传统公钥加密更强的表达能力,正在逐渐成为未来互联网安全机制的核心技术之一.随着格技术和多线性技术的提出和发展,我们已经能够为一大类功能加密系统提供具体构造.于是,寻找更优的解决方案也慢慢成为学术界关注的问题,其中就包括探索紧规约安全的功能加密系统.在证明一个功能加密系统安全性时,我们需要构造一个规约算法,它通过调用目标功能加密系统的一个攻击算法来解决某个计算难题.一般情况下,规约算法的成功概率将小于攻击算法的成功概率.我们将两者之间的差距称为规约损失.所谓紧规约安全的功能加密就是指,在证明安全性时规约损失较小的功能加密方案.紧规约安全性不但意味着好的理论结果,也对方案的具体工程实现有积极意义.作为最基本的功能加密系统,身份基加密的紧规约安全构造已经出现;但是在面对复杂功能加密系统(如属性基加密、内积加密等)时,这些技术方法并不能带来令人满意的结果.本文将重点总结身份基加密的紧规约构造方法,并简单讨论目前紧规约安全的复杂功能加密的主要问题.最后我们还将介绍功能加密领域的紧规约技术对其他密码学问题的影响.

关键词：功能加密紧规约安全身份基加密属性基加密内积加密

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于扩展属性基功能加密的有效外包计算

计算机应用 2018年第6期38卷 1633-1639页

作者：李聪杨晓元王绪安武警工程大学密码工程学院西安710086 网络与信息安全武警部队重点实验室西安710086

针对目前属性基加密(ABE)方案存在的主要问题,即访问策略功能单一的问题和密文的大小和解密时间随着访问公式的复杂性增加而增长的问题,提出了有效外包计算的多功能ABE方案。首先,通过对敏感数据的细粒度访问控制,实现了不同功能加密系... 详细信息

针对目前属性基加密(ABE)方案存在的主要问题,即访问策略功能单一的问题和密文的大小和解密时间随着访问公式的复杂性增加而增长的问题,提出了有效外包计算的多功能ABE方案。首先,通过对敏感数据的细粒度访问控制,实现了不同功能加密系统;然后,利用云服务器巨大的计算能力进行部分解密计算,将满足访问策略的用户属性密文转化为一个(常量大小)El Gamal类型的密文;同时通过有效的验证方法保证外包运算的正确性。理论分析结果表明,与传统属性基功能加密方案相比,所提方案用户端的解密计算降低至一次指数运算和一次对运算,该方案在不增加传输量的情况下,为用户节省了大量带宽和解密时间。

关键词：功能加密外包解密可验证属性基加密云计算

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

强安全联邦学习的研究

强安全联邦学习的研究

作者：常岩淞华东师范大学

学位级别：硕士

联邦学习(federated learning,FL)作为一种新兴的分布式机器学习方法,正广泛应用于各行各业中。联邦学习允许多个用户通过仅上传本地训练的局部模型至服务器,来协作训练一个全局模型,且用户自身的数据集不会离开本地。因此,联邦学习适... 详细信息

联邦学习(federated learning,FL)作为一种新兴的分布式机器学习方法,正广泛应用于各行各业中。联邦学习允许多个用户通过仅上传本地训练的局部模型至服务器,来协作训练一个全局模型,且用户自身的数据集不会离开本地。因此,联邦学习适用于一些对数据安全敏感的领域,如金融机构、医疗机构。尽管联邦学习能够在一定程度上保护用户的隐私,但仍然面临着安全性问题:用户数据的隐私性和模型聚合的正确性。为了解决这两种问题,本文定义了强安全联邦学习,即实现隐私保护的联邦学习(privacy-preserving federated learning,PPFL)和可验证的联邦学习(verifiable federated learning,VFL)。本文的主要研究内容和贡献如下:1.提出了隐私保护的联邦学习方案。现有的PPFL方案均基于差分隐私(differential privacy,DP)、安全多方计算(multi-party computation,MPC)、同态加密(homomorphic encryption,HE)和功能加密(functional encryption,FE)技术。相比于DP、MPC和HE,基于FE的方案既能避免DP导致的模型精度损失,又能避免MPC、HE导致的额外通信开销,在PPFL场景中更具优势,因此成为本研究的重点。此外,现有基于FE的方案都使用了一种针对多用户扩展的方法,即多输入功能加密(multi-input functional encryption,MIFE),而本文首次指出,现有基于FE的方案由于误用了MIFE而导致了更多安全性问题。在重新考虑了PPFL的安全性要求后,本文提出了使用FE设计PPFL的新目标。为了实现本文的设计目标,本文提出了一种新的FE,即双模式的去中心化多客户端功能加密(dual-mode decentralized multi-client functional encryption,2DMCFE),并给出了2DMCFE的具体算法构造。利用2DMCFE,本文提出了一种新的PPFL框架,其中,本框架为每个用户子集建立了一个新的2DMCFE实例。安全性证明表明,本文的框架在半诚实的安全设置下具有较强的安全性。最后,在真实数据集上进行的实验表明,本文的框架在提供更强安全性保证的同时,实现了与现有基于FE的方案相似的模型精度和训练效率。2.提出了可验证的联邦学习方案。现有的VFL方案均基于同态哈希(homomor-phic hash,HH)、拉格朗日差值(lagrange interpolation,LI)和双聚合(double aggregation,DA)技术。相比于HH和LI,基于DA的方案既能避免HH导致的安全性问题,又能避免LI导致的额外通信开销,在VFL场景中更具优势,因此成为本研究的重点。此外,目前基于DA的方案普遍使用MPC作为底层算法,因此本文将DA与去中心化多客户端功能加密(multi-client functional encryption,DMCFE)结合,提出了一种安全的、可验证的联邦学习框架。由于DMCFE的强安全性,本文可以解决大多数VFL方案中存在的暴力破解问题。此外,本文利用DMCFE中的参数,即标识每一训练轮次的标签,在不需要引入用户之间额外通信的情况下实现了可验证性。实验表明,本文的框架在提供更强安全性的同时,实现了比现有方案更高的训练效率。

关键词：隐私保护可验证联邦学习功能加密

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于用电信息采集系统的窃电用户检测方案

信息技术 2022年第9期46卷 139-145页

作者：潘炜史琳广东电网有限责任公司广州供电局广州510000

为实现基于隐私保护的窃电用户有效识别,提出了一种基于用电信息采集系统、功能加密算法和前馈神经网络技术的窃电用户检测方案。该方案在用户侧对计量数据进行加密,在系统侧构建多层前馈神经网络直接使用加密计量数据实现窃电检测。评... 详细信息

为实现基于隐私保护的窃电用户有效识别,提出了一种基于用电信息采集系统、功能加密算法和前馈神经网络技术的窃电用户检测方案。该方案在用户侧对计量数据进行加密,在系统侧构建多层前馈神经网络直接使用加密计量数据实现窃电检测。评估结果表明,该方案可在无需获取用户原始计量数据情况下,基于较低的通信开销使用加密计量数据进行高效和准确的窃电用户检测。

关键词：窃电检测用电信息检测系统功能加密神经网络