针对LBlock算法在侧信道攻击前脆弱的问题,文章提出一种可以抵抗一阶和二阶差分功耗攻击(Differential Power Analysis,DPA)的门限防护方案。该方案以秘密共享原理为基础理论,并且在算法进行运算时采用了复合域的概念,将算法的运算域由G...
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针对LBlock算法在侧信道攻击前脆弱的问题,文章提出一种可以抵抗一阶和二阶差分功耗攻击(Differential Power Analysis,DPA)的门限防护方案。该方案以秘密共享原理为基础理论,并且在算法进行运算时采用了复合域的概念,将算法的运算域由GF(24)转移到GF(22)上,减少硬件消耗的同时,又提高了算法的安全性。在乘法器分组中采用虚拟值方法,以保证满足门限方案的均匀性,并在反相器中引入分解法,以保证各信息分组相关独立且线性无关。分析验证表明,方案满足门限方案所需要的各项性质,并且可以抵御一阶、二阶DPA攻击。所有的信息分组都是独立且无联系的,所以该方案对于glitch攻击也具有相应的防护能力,具有较好的实用性。
针对信息隐藏中含密载体会留有修改痕迹,从根本上难以抵抗基于统计的隐写分析算法检测的问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的信息隐藏方案。该方案首先利用生成对抗网络中的生成模型G以噪声为驱动生成原始载体信息;其次,使用±1嵌入算法,将秘密消息嵌入到生成的载体信息中生成含密信息;最终,将含密信息与真实图像样本作为生成对抗网络中判别模型D的输入,进行迭代优化,同时使用判别模型S来检测图像是否存在隐写操作,反馈生成图像质量的特性,G&D&S三者在迭代过程中相互竞争,性能不断提高。该方案所采用的策略与SGAN(Steganographic GAN)和SSGAN(Secure Steganography based on GAN)两种方案不同,主要区别是将含密信息与真实图像样本作为判别模型的输入,对于判别网络D进行重构,使网络更好地评估生成图像的性能。与SGAN和SSGAN相比,该方案使得攻击者在隐写分析正确性上分别降低了13. 1%和6. 4%。实验结果表明,新的信息隐藏方案通过生成更合适的载体信息来保证信息隐藏的安全性,能够有效抵抗隐写算法的检测,在抗隐写分析和安全性指标上明显优于对比方案。
针对传统的身份基全同态加密(IBFHE)方案无法对不同身份标识(ID)下的密文进行同态运算的问题,提出一个基于误差学习(LWE)问题的分层身份基多用户全同态加密方案。该方案利用Clear等(CLEAR M, McGOLDRICK C. Multi-identity and multi-ke...
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针对传统的身份基全同态加密(IBFHE)方案无法对不同身份标识(ID)下的密文进行同态运算的问题,提出一个基于误差学习(LWE)问题的分层身份基多用户全同态加密方案。该方案利用Clear等(CLEAR M, McGOLDRICK C. Multi-identity and multi-key leveled FHE from learning with errors. Proceedings of the 2015 Annual Cryptology Conference, LNCS 9216. Berlin:Springer, 2015:630-656)在2015年提出的身份基多用户全同态加密方案(方案)的转化机制,结合Cash等(CASH D, HOFHEINZ D, KILTZ E, et al. Bonsai trees, or how to delegate a lattice basis. Proceedings of the 2010 Annual International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques, LNCS 6110. Berlin:Springer, 2010:523-552)在2010年提出的身份基加密(IBE)方案■方案),实现了不同身份标识下的密文同态运算,应用前景更加广阔,在随机预言机模型下为基于身份匿名的选择明文攻击下的不可区分性(IND-ID-CPA)安全。与方案相比,该方案在公钥规模、私钥规模、密文尺寸、分层性质和密钥更新周期方面都具有优势。
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