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摘要
为解决以双线性映射为基础的传统属性基加密方案中存储代价大且无法抵抗量子攻击的问题,本文基于格上的带误差学习问题提出一种新的属性基加密方案。首先,方案支持多个属性机构管理不同的属性集合,并利用格上的左抽样算法为其权限下的用户生成密钥,从而降低了密钥尺寸;其次,采用Shamir门限秘密共享技术,将秘密值由多个属性机构秘密保存,可以抵抗属性机构的共谋攻击;最后,经安全性证明,文中方案的安全性可在标准模型下归约到格上带误差学习的难解性。对比分析表明,文中方案系统公私钥、用户私钥和密文尺寸均有所优化,具有一定的效率优势,且属性由多个属性机构共同管理,在云环境中具有更高的实用性和安全性。
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