针对传统的身份基全同态加密(IBFHE)方案无法对不同身份标识(ID)下的密文进行同态运算的问题,提出一个基于误差学习(LWE)问题的分层身份基多用户全同态加密方案.该方案利用Clear等(CLEAR M,McGOLDRICK C.Multi-identity and multi-key leveled FHE from learning with errors.Proceedings of the 2015 Annual Cryptology Conference,LNCS 9216.Berlin:Springer,2015:630-656)在2015年提出的身份基多用户全同态加密方案([CM15]方案)的转化机制,结合Cash等(CASH D,HOFHEINZ D,KILTZ E,et al.Bonsai trees,or how to delegate a lattice basis.Proceedings of the 2010 Annual International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques,LNCS 6110.Berlin:Springer,2010:523-552)在2010年提出的身份基加密(IBE)方案([CHKP10]方案),实现了不同身份标识下的密文同态运算,应用前景更加广阔,在随机预言机模型下为基于身份匿名的选择明文攻击下的不可区分性(IND-ID-CPA)安全.与[CM15]方案相比,该方案在公钥规模、私钥规模、密文尺寸、分层性质和密钥更新周期方面都具有优势.
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