新的格上基于身份的全同态加密方案

发布时间：2018-11-11 07:43

【摘要】：分析以往格上基于身份的全同态加密方案,指出方案效率低的根本原因在于陷门生成和原像采样过程的复杂度过高,为此提出一种新的解决方案。先将新型陷门函数与对偶容错学习(LWE,learning with errors)算法有机结合,构造一种新的格上基于身份的加密方案;再利用特征向量方法转化为格上基于身份的全同态加密方案。对比分析表明,所提方案的陷门生成复杂度显著降低,原像采样复杂度约降低为以往方案的1/3,SIVP近似因子缩小为以往方案的1/m~(1/2)。在标准模型下,方案安全性归约至判定性LWE的难解性,并包含严格的安全性证明。
[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.
【作者单位】： 河南理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61300216) 河南省科技厅基金资助项目(No.142300410147) 河南省教育厅基金资助项目(No.12A520021,No.16A520013) 河南理工大学博士基金资助项目(No.B2014-044,No.B2013-043)~~
【分类号】：TN918.4

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本文编号：2324208