无高斯噪声的全同态加密方案

发布时间：2018-06-07 03:57

  本文选题：全同态加密 + 分级全同态加密　； 参考：《计算机应用》2017年12期

【摘要】：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。
[Abstract]:Based on the rounding learning (LWR) problem, a hierarchical homomorphic encryption scheme has recently been proposed, which is a variant of the LWR problem with errors, but it eliminates the costly Gao Si noise sampling. Compared with the existing full homomorphic encryption scheme based on LWE problem, the full homomorphic encryption scheme based on LWR problem has higher computational efficiency. However, the full homomorphism encryption scheme based on LWR problem needs to input the user's operation key in homomorphic operation. Therefore, a new hierarchical full homomorphism encryption scheme based on the LWR problem is proposed, in which the user's operation key is not required for homomorphic operation. Since the proposed scheme can be used to construct a fully homomorphic encryption scheme based on identity and a fully homomorphic encryption scheme based on attributes, it has a more extensive application scenario than the fully homomorphic encryption scheme based on LWR problem proposed recently.
【作者单位】： 河北金融学院金融研究所;河北省科技金融重点实验室;河北省科技金融协同创新中心;
【基金】：河北省重点研发计划项目(16210701) 河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2017228)~~
【分类号】：TN918.4

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本文编号：1989663