基于NTRU格的云数据可撤销属性基加密方案

TN918.4; 针对现有基于离散对数求解难题的云数据加密方案无法抵御量子计算攻击并同时实现安全有效的属性撤销问题,提出一种基于NTRU格的云数据可撤销密文策略属性基加密方案RNL-ABE.首先将基于NTRU格的加密算法与属性基加密结合以抵御量子计算攻击,实现细粒度访问控制和安全属性撤销,避免重新进行密钥分发;改进密钥结构,防止系统中的合法用户、撤销用户、外部攻击者之间实施共谋攻击.最后基于环上误差学习难题(R-LWE),对RNL-ABE方案进行了形式化证明,并与同类型方案进行了仿真性能比较.结果表明:RNL-ABE方案在选择属性集模型下能够抵御量子计算攻击并实现安全的属性撤销;相比其他同类型...

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Published in东南大学学报（自然科学版） Vol. 50; no. 6; pp. 1052 - 1061
Main Authors 江健豪, 蒋睿, 裴蓓, 吴松洋
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东南大学网络空间与安全学院,南京210096%信息网络安全公安部重点实验室,上海200031 20.11.2020
Subjects
NTRU格
环上误差学习
抗量子计算攻击
属性撤销
属性基加密
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ISSN1001-0505
DOI10.3969/j.issn.1001-0505.2020.06.009

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Summary:TN918.4; 针对现有基于离散对数求解难题的云数据加密方案无法抵御量子计算攻击并同时实现安全有效的属性撤销问题,提出一种基于NTRU格的云数据可撤销密文策略属性基加密方案RNL-ABE.首先将基于NTRU格的加密算法与属性基加密结合以抵御量子计算攻击,实现细粒度访问控制和安全属性撤销,避免重新进行密钥分发;改进密钥结构,防止系统中的合法用户、撤销用户、外部攻击者之间实施共谋攻击.最后基于环上误差学习难题(R-LWE),对RNL-ABE方案进行了形式化证明,并与同类型方案进行了仿真性能比较.结果表明:RNL-ABE方案在选择属性集模型下能够抵御量子计算攻击并实现安全的属性撤销;相比其他同类型方案,所提出方案在效率上更具有优势,计算和通信开销均减少50％以上.
ISSN:1001-0505
DOI:10.3969/j.issn.1001-0505.2020.06.009