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现代化城市公共部门和市民社交网络会产生大量的数据,这些海量数据的使用和处理主要依赖现代化信息通信技术和网络技术。为了保护用户隐私和数据安全,在数据传输过程中采用加密算法对数据进行加密,广播加密是多用户环境下最有效的方法。传统算法中,基于身份的广播加密密文可以广播到一组接收方,接收方的身份包含在密文中,当多个接收方解密密文时会泄露其他用户的身份信息。为了保护接收方用户之间的身份隐私,提出一种基于身份的隐私保护性广播加密算法,实现了接收方用户之间的匿名性。此外,考虑了如何从匿名广播的密文中撤销指定目标的接收者,根据数据访问控制策略决定用户的数据访问权限,为用户提供密文撤销操作,撤销过程不泄露明文和接收者的身份信息。在随机预言模型下,基于BDH困难性问题证明了该算法的安全性,并通过实际数据集的仿真实验验证了算法的有效性和可行性。 相似文献
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基于割圆理论,通过选取6阶割圆类中前3类的并集作为序列的特征集,构造了一类新的周期p为6f+1(p为素数,f是奇数)的6次剩余序列,理论证明了新序列是5值自相关的平衡序列,其异相自相关值依赖于p的平方和分解,当周期较大时该序列的异相自相关值接近于0,此时该序列接近具有理想2值自相关性的序列.并指出当周期p取一类特殊值时,新序列为4值异相自相关的,取值均接近1/p,且其串分布是均衡的. 相似文献
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(n,m)函数是对称密码算法的最基本部件,其密码学性质的优劣一定程度上决定着对称密码算法的安全性.因此,如何设计和分析满足多种密码学性质的(n,m)函数是对称密码部件研究中重要的基础问题.随着对称密码算法的侧信道分析研究的深入,在(n,m)函数抵抗差分功耗攻击方面出现了一些指标:信噪比、透明阶和混淆系数,这些指标也逐渐... 相似文献
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异构签密可实现不同安全域之间数据通信的机密性、认证性和不可伪造性。分析现有的异构签密方案,发现它们仅是针对单个消息而设计的,计算效率普遍较低,不适合大数据环境下的网络通信系统。该文提出一个异构的聚合签密方案,该方案不但可以实现单个消息的签密验证,而且可以实现多个消息的聚合验证,并且验证需要的双线性对个数固定,与所签密消息的个数无关。同时,在随机预言模型下,证明了方案的机密性和不可伪造性分别基于q双线性Diffie-Hellman逆问题和离散对数问题。数值结果表明,该方案与现有方案相比在计算效率和传输效率上有着极大的提高。 相似文献
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目前通过深度学习对轻量级分组密码进行安全性分析正成为一个全新的研究热点。Gohr在2019年的美密会上首次将深度学习应用于分组密码安全性分析(doi: 10.1007/978-3-030-26951-7_6),利用卷积神经网络学习固定输入差分的密文差分分布特征,从而构造出高精度的神经网络区分器。LBlock算法是一种具有优良软硬件实现效率的轻量级分组密码算法,自算法发表以来受到了研究者的广泛关注。该文基于残差网络,构造了减轮LBlock差分神经网络区分器,所得7轮和8轮区分器模型的精度分别是0.999和0.946。进一步利用构造的9轮区分器,提出了针对11轮LBlock的密钥恢复攻击方案。实验结果表明,当密码算法迭代轮数较少时,该方案进行攻击时无需单独考虑S盒,相比于传统攻击方案具有方案流程简单和易于实现等特点,并且在数据复杂度和时间复杂度方面具有较大的优越性。 相似文献
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