【摘 要】
:
随着云计算技术的不断发展,存储在云服务器上的数据也日益增多,如何对这些数据进行安全地计算成为一个值得研究的问题。全同态加密可以对密文形式的数据执行任意有效的计算,其结果等同于明文执行相同的运算,全同态加密的这一特性使其特别适用于云环境下的隐私数据计算。但全同态加密方案普遍存在公钥尺寸过大的问题,基于分层身份的全同态加密方案提供了良好的解决思路,基于分层身份的密码体制消除了公钥加密体制的繁琐的证书管
论文部分内容阅读
随着云计算技术的不断发展,存储在云服务器上的数据也日益增多,如何对这些数据进行安全地计算成为一个值得研究的问题。全同态加密可以对密文形式的数据执行任意有效的计算,其结果等同于明文执行相同的运算,全同态加密的这一特性使其特别适用于云环境下的隐私数据计算。但全同态加密方案普遍存在公钥尺寸过大的问题,基于分层身份的全同态加密方案提供了良好的解决思路,基于分层身份的密码体制消除了公钥加密体制的繁琐的证书管理,解决了基于身份加密体制中根私钥生成器过载的问题。构建基于分层身份的全同态加密方案,可以有效降低方案的公钥尺寸,并提供基于身份的访问控制。格上基于身份的全同态加密方案作为备受追捧的抗量子密码体制,其研究将具有重要的理论意义和实际应用价值。本文对格上基于分层身份的全同态加密方案进行研究,主要工作如下:(1)首先,分析了格上基于身份的全同态加密方案的研究现状,研究了身份基加密和全同态加密结合的意义,基于分层身份加密体制和同态加密体制,提出了格上基于分层身份的全同态加密方案模型。(2)提出了格上单身份全同态加密SI-FHE方案,方案解决了分层身份基加密体制中,随着用户身份层级深度增加格的维数不断扩大和派生陷门函数复杂度过高的问题。SI-FHE方案利用新型陷门函数完成陷门派生过程,然后利用转化机制将其转化为全同态加密方案,最后对方案的加解密算法形式进行改进。与同类方案相比,方案支持分层身份基加密且陷门函数复杂度较低,同时降低了格的维数、陷门尺寸和公钥大小。(3)提出了格上多身份全同态加密方案MI-FHE方案,并给出了方案的形式化定义。MI-FHE方案由SI-FHE方案扩展而来,利用线性组合和Mask技术对密文进行扩展,从而实现支持多个身份同态计算的特性,并在判定性LWE假设下证明了方案的IND-SID-CPA的安全性。
其他文献
近些年来,无线通信技术成为人们生活中不可或缺的一部分。随着无线通信技术的发展,通信业务方面的需求也在提高,带宽宽、结构简单、功耗低以及通用化是射频前端技术发展的必然趋势。为满足通信业务的相关需求,选择合适的变频结构也是至关重要的。频谱搬移是无线通信技术的核心之一,对传统的超外差变频结构而言,其需多次的频谱搬移才能满足需求,势必导致成本、空间以及功耗的增加。在零中频变频结构中只需一次频谱搬移就可以实
时变问题在科学与工程领域受到广泛关注,如信号处理、机器人控制、人脸识别、在线计算等.本文主要探讨求解时变非线性方程组的两层迭代法,具体工作如下.首先关注时变非线性方程组的求解精度问题,借助经典Newton法的思想推导出一个适用于时变非线性方程组的时变Newton法,并通过引入两层迭代思想,将经典的Newton法作为内迭代控制时变非线性方程组的求解精度,构造出两层Newton迭代算法.理论分析表明该
一般三次覆盖的分歧曲线次数为偶数且仅以尖点作为奇异点.用3可除集的概念可以对曲线与曲面的尖点进行研究,利用3可除集的概念也可以对某类一般三次覆盖进行分类.本文介绍了 3可除集的定义与有关性质,说明了 3可除集与三次循环覆盖之间的关系.推广了3可除集,提出并定义了5可除集的概念来研究曲面上A4型奇点.通过推广3-挠群与F3上的三元编码等概念,得到了 5-挠群与F5上的三元编码.构造了一个与5可除集对
本文研究了R2中有界正则区域Ω上的Emden-Fowler型方程(?)其中λ>0,A(x)=(aij(x))是一个二阶正定对称矩阵.aij(x)(i,j=1,2),b(x)是Ω上的光滑函数,并且满足条件(H):0<α≤aij(x),b(x)≤β<∞,i,j=1,2.我们考虑该方程的解的渐近行为,并且证明了方程的非极小解uλ在a(x)=(?)的临界点处爆破,同时我们还证明了,?p ∈(1,2),在W
截至2019年,我国常住人口城镇化率已经突破了60%,这一数字是全社会方方面面长足进步的一个缩影。然而这一过程中也产生了很多矛盾:如资源消耗和产出的不匹配、人口和土地城镇化的不协调、区域间信息的不对称等。因此,在研究城镇化问题时,除了关注城镇化率的增长外,还应重视效率问题以及效率的影响因素。随着区域间联系的日益紧密,为城镇化问题的研究带来了新的视角;空间分析工具的不断发展,为各区域间的异质性问题带
人工智能已经越发地贴近人们的日常生活之中,自动识别车牌,通过面部识别来进行支付操作,都已经融入到了社会的各行各业之中。而这些识别系统的核心算法大部分都是来自于卷积神经网络(CNN)。虽然卷积神经网络在图像识别领域已经是非常成熟且应用良好的一个算法,但卷积神经网络依旧存在着一些问题,诸如卷积神经网络的不可解释性,在学习过程过分强调不变性特征的学习,都是卷积神经网络无法规避的问题。胶囊网络在网络结构上
实验实现玻色-爱因斯坦凝聚开启了在超冷原子气体中对宏观量子效应的探索。在凝聚态物理中,由于体系中存在着多种相互作用,所以准确研究粒子的动力学以及每一种相互作用的效果是很困难的。当超冷原子被装载入光晶格中时,高度的纯净性和可控性使得该体系能成为一个理想平台来进行量子模拟,包括研究晶格势中粒子的动力学和新奇的量子效应。在此基础上,通过施加自旋-轨道耦合效应,电中性的超冷原子还可以被用来模拟电磁场中带电
设图G是连通图,若删去G的至少k个顶点才使G不连通,则称图G的连通度为k.设图G是k-连通图,若删去G的任意一条边都会减小G的连通度,则称图G是极小k-连通的.极小1-连通图就是树,所以本文只研究连通度至少为2的图.我们把彼此同构的图看作是同一个图,因此本文研究的某一类图的个数指的是两两不同构的图的个数.本文确定了所有阶数不超过8的极小2-连通图、极小3-连通图、极小4-连通图,得到了相应极小2-
随着人工智能技术的不断发展,显著性目标检测在计算机视觉领域的应用变得越来越广泛,逐渐成为了一项很有挑战性的任务。根据任务要求,算法需要检测出图像中最显著的一个物体或者一部分区域,对图像的可解释性工作帮助很大。因此可以应用在很多图像处理任务中。显著性目标检测现阶段主要分为基于传统数学模型的显著性检测方法和基于深度学习的显著性检测方法。传统算法一般较难提取到图像的深层语义特征,在复杂图像中的检测效果较
在我国城市化进程大背景下,城市群对人口和资本的吸引力持续增强,经济主体逐渐集聚在大城市群地区,成渝城市群作为中西部代表城市群,在国家支持成渝城市群高质量发展和成渝双城经济圈建设的双重驱动下,城市群内部城市间人口、资金、信息等交流日渐频繁。运用现代工具对城市间交通可达性水平、经济联系强度及其所形成的网络空间结构和时空演变方向的研究,能够从现状角度看到目前成渝城市群空间结构的演变路径及存在的问题,对城