该文提出了一种基于LWE(Learning With Errors)算法的密文域可逆隐写方案,利用LWE公钥密码算法对数据加密,用户在密文中嵌入隐藏信息,对于嵌入信息后的密文,用户使用隐写密钥可以有效提取隐藏信息,使用解密密钥可以无差错恢复出加密前...
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该文提出了一种基于LWE(Learning With Errors)算法的密文域可逆隐写方案,利用LWE公钥密码算法对数据加密,用户在密文中嵌入隐藏信息,对于嵌入信息后的密文,用户使用隐写密钥可以有效提取隐藏信息,使用解密密钥可以无差错恢复出加密前数据实现了提取过程与解密过程的可分离。通过推导方案在解密与提取信息过程中出错的概率,得到直接影响方案正确性的参数为所选噪声的标准差,实验获得并验证了标准差的合理取值区间;通过推导嵌入后密文的分布函数,分析密文统计特征的变化情况,论证了嵌入密文的隐藏信息的不可感知性。该方案是在密文域进行的可逆隐写,与原始载体无关,适用于文本、图片、音频等各类载体。实验仿真结果表明该方案不仅能够保证可逆隐写的可靠性与安全性,而且1 bit明文在密文域最大可负载1 bit隐藏信息。
代理重加密能够实现解密权限的转换,而鲁棒门限代理重加密(Threshold Proxy Re-Encryption,TPRE)不仅支持安全灵活的转化控制,而且支持转化密文的合法性验证.本文利用理想格上工具构造了一种TPRE方案,采用Shamir秘密共享实现门限控制,采用格上同态签名技术实现鲁棒性,可完全抗量子攻击.新方案与标准格上方案相比,密文尺寸小、密钥份额短、计算速度快;基于PRE和TPRE安全模型的差异,证明对TPRE的攻击多项式时间内可转化为对基础PRE方案的攻击,安全性可规约为R-LWE(Learning With Errors over Ring)困难假设;新方案适用于在去中心化环境中实现密文访问控制,可用于基于区块链网络的文件共享和多域网络快速互联等场景.
同态加密在云计算等领域具有重要的应用价值,针对现有同态加密方案中私钥个数多和需要预设乘法同态次数的缺陷,基于一个具有特殊b的误差学习问题(learning with errors problem,LWE)变种bLWE(the"special b"variant of the le...
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同态加密在云计算等领域具有重要的应用价值,针对现有同态加密方案中私钥个数多和需要预设乘法同态次数的缺陷,基于一个具有特殊b的误差学习问题(learning with errors problem,LWE)变种bLWE(the"special b"variant of the learning with errors problem),得到具有循环安全性的重线性化过程,据此构造了一个较高效的同态加密方案.与Brakerski等人的方案相比,方案的构造者不需要事先知道服务器中乘法同态次数,且私钥个数由原来的L+1个大幅度地缩小为1个.最后,在标准模型下对重线性化过程的循环安全性和方案的CPA安全性进行了严格证明.
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