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    基于容錯(cuò)學(xué)習(xí)的GSW型全同態(tài)層次型IBE方案

    2016-07-19 19:39:43戴曉明張薇鄭志恒李鎮(zhèn)林
    計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2016年7期
    關(guān)鍵詞:敵手同態(tài)私鑰

    戴曉明 張薇 鄭志恒 李鎮(zhèn)林

    摘要:針對(duì)傳統(tǒng)的基于身份的加密(IBE)方案不能夠?qū)γ芪闹苯舆M(jìn)行計(jì)算這一功能上的缺陷,提出了一個(gè)新的IBE方案。該方案利用Gentry等提出的同態(tài)轉(zhuǎn)化機(jī)制,結(jié)合Agrawal等構(gòu)造的層次型IBE方案,構(gòu)造了一個(gè)具有全同態(tài)性質(zhì)的層次型IBE方案。與Gentry等提出的全同態(tài)加密(GSW)方案(GENTRY C, SAHAI A, WATERS B. Homomorphic encryption from learning with errors: conceptuallysimpler, asymptoticallyfaster, attributebased. CRYPTO 2013: Proceedings of the 33rd Annual Cryptology Conference on Advances in Cryptology. Berlin: Springer, 2013: 75-92)和Clear等提出的全同態(tài)IBE(CM)方案(CLEAR M, MCGOLDRICK C. Bootstrappable identitybased fully homomorphic encryption. CANS 2014: Proceedings of 13th International Conference on Cryptology and Network Security. Berlin: Springer, 2014: 1-19)相比,該方案構(gòu)造方法更加自然,空間復(fù)雜度由立方級(jí)降低到平方級(jí),效率更高。在當(dāng)前云計(jì)算背景下,有助于基于容錯(cuò)學(xué)習(xí)(LWE)的全同態(tài)加密方案從理論向?qū)嵺`轉(zhuǎn)化。通過(guò)性能分析并在隨機(jī)預(yù)言機(jī)模型下驗(yàn)證了所提方案具有完全安全下的選擇明文攻擊(INDIDCPA)安全性。

    關(guān)鍵詞:

    全同態(tài)加密;基于身份的加密;近似特征向量;容錯(cuò)學(xué)習(xí)問(wèn)題;密文校平

    中圖分類(lèi)號(hào): TP309.7 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    0引言

    全同態(tài)加密能夠在不解密的條件下實(shí)現(xiàn)對(duì)密文的任意計(jì)算,解密后可以達(dá)到相應(yīng)明文計(jì)算的效果。全同態(tài)加密的這一優(yōu)良特性使得它具有廣闊的應(yīng)用前景,如代理計(jì)算、電子投票、云存儲(chǔ)中的密文搜索、安全多方計(jì)算等?!叭瑧B(tài)加密”的概念是由Rivest等[1]于1978年首次提出。此后,學(xué)者們對(duì)構(gòu)造同態(tài)加密方案進(jìn)行了不斷的探索,也提出了一些方案[2-4],但這些方案在同態(tài)計(jì)算能力上非常有限,只能稱(chēng)為半同態(tài)或者類(lèi)同態(tài)加密方案。2009年,Gentry[5]開(kāi)創(chuàng)性地利用自舉和壓縮的構(gòu)造方法,基于理想格提出了第一個(gè)全同態(tài)加密方案。這一突破性工作掀起了全同態(tài)加密的研究熱潮,出現(xiàn)了許多按照Gentry所給框架進(jìn)行設(shè)計(jì)的全同態(tài)加密方案[6-8]。這種框架具有以下的缺點(diǎn):為了取得自舉性,需要對(duì)類(lèi)同態(tài)方案的解密電路進(jìn)行“壓縮”,這需要一個(gè)額外的安全假設(shè)(稀疏子集和問(wèn)題),導(dǎo)致方案的安全性較弱;在同態(tài)計(jì)算一個(gè)電路時(shí),需要對(duì)每個(gè)電路門(mén)通過(guò)同態(tài)解密來(lái)進(jìn)行密文更新,由于同態(tài)解密計(jì)算復(fù)雜度較高,導(dǎo)致方案效率很低。

    2013年,Gentry等[9]不再基于Gentry的初始框架,而是基于近似特征向量構(gòu)造了一個(gè)全同態(tài)加密(GentrySahaiWaters, GSW)方案,不需要密鑰交換技術(shù)和模交換技術(shù)就可以實(shí)現(xiàn)層次型全同態(tài)加密,方案效率更高,且該方案的安全性基于容錯(cuò)學(xué)習(xí)(Learning With Errors, LWE)問(wèn)題,密文的計(jì)算就是矩陣的加法與乘法,因此是非常自然的一個(gè)全同態(tài)加密方案。

    Shamir[10]提出了基于身份的公鑰加密(IdentityBased Encryption, IBE)體制,其中用戶(hù)公鑰是與用戶(hù)身份相關(guān)的可識(shí)別的一串字符,這就為數(shù)據(jù)提供了更靈活的訪問(wèn)控制,但在當(dāng)前云計(jì)算的背景下,用戶(hù)的隱私信息將會(huì)以密文形式上傳到云端;但傳統(tǒng)的IBE并不支持任何對(duì)密文的計(jì)算,所以傳統(tǒng)的IBE已經(jīng)不能滿(mǎn)足多用戶(hù)條件下對(duì)于隱私信息的保護(hù)和操作,構(gòu)造具有全同態(tài)性質(zhì)甚至類(lèi)同態(tài)性質(zhì)的IBE方案成為一個(gè)公開(kāi)問(wèn)題。

    在探索構(gòu)造具有同態(tài)性質(zhì)的IBE方案的過(guò)程中,主要產(chǎn)生了以下成果:2010年,Gentry等[11]利用文獻(xiàn)[4]中的類(lèi)同態(tài)方案構(gòu)造了一個(gè)具有類(lèi)同態(tài)性質(zhì)的IBE方案(IdentityBased Somewhat Homomorphic Encryption, IBSHE)。2013年,Clear等[12]基于Cocks[13]于2001年提出的IBE方案構(gòu)造了一個(gè)具有加法同態(tài)性質(zhì)的IBE方案,但該方案不能滿(mǎn)足乘法同態(tài)的運(yùn)算要求,同態(tài)計(jì)算能力十分有限。因而構(gòu)造具有全同態(tài)性質(zhì)的IBE方案依然是一個(gè)開(kāi)放的難題。同年,Gentry等[9]首次提出具有全同態(tài)性質(zhì)的層次型IBE方案,并提供了一種轉(zhuǎn)化機(jī)制,可以將滿(mǎn)足一定條件的IBE方案轉(zhuǎn)化為全同態(tài)IBE方案(IdentityBased Fully Homomorphic Encryption, IBFHE),該轉(zhuǎn)化機(jī)制同樣適用于滿(mǎn)足一定條件的基于屬性的加密(Attribute Based Encryption, ABE, ABE)方案的轉(zhuǎn)化。2014年,Clear等[14]又提出了一個(gè)自舉的IBFHE方案,同樣能擴(kuò)展應(yīng)用到基于屬性的加密方案,但由于采用了自舉的構(gòu)造方法實(shí)現(xiàn)全同態(tài),不可避免地造成計(jì)算復(fù)雜度太高。

    針對(duì)以上問(wèn)題,本文利用GSW方案提出的轉(zhuǎn)化機(jī)制,結(jié)合2010年Agrawal等[15]提出的層次型IBE(Hierarchical IdentityBased Encryption, HIBE)方案,構(gòu)造了一個(gè)新的層次型IBFHE(Hierarchical IdentityBased Fully Homomorphic Encryption, HIBFHE)方案,摒棄了以往基于LWE的同態(tài)加密方案利用重新線性化實(shí)現(xiàn)全同態(tài)的方式,而是使用了更為高效的近似特征向量的方式,對(duì)密文進(jìn)行加、乘運(yùn)算直接對(duì)應(yīng)到矩陣的加、乘運(yùn)算,構(gòu)造方法上更加自然,空間復(fù)雜度也由立方級(jí)降低到平方級(jí),這對(duì)于基于LWE的全同態(tài)加密方案從理論向?qū)嵺`轉(zhuǎn)化是非常關(guān)鍵的。此外,本文方案在同態(tài)運(yùn)算的過(guò)程中,不像以往的同態(tài)加密算法需要解密密鑰的參與,因而支持只擁有公開(kāi)參數(shù)的用戶(hù)對(duì)同一目標(biāo)身份下的密文進(jìn)行同態(tài)運(yùn)算,這也正是GSW方案能夠與普通IBE方案相結(jié)合的根本原因。本文方案與原GSW方案相比,效率上有很大提高,文中進(jìn)行了效率分析,并在隨機(jī)預(yù)言機(jī)模型下證明該基于身份的層次型全同態(tài)加密方案對(duì)于完全安全下的選擇明文攻擊(Indistinguishability of the IdentityBased Encryption Scheme under ChosenPlaintext Attack, INDIDCPA)安全。

    1相關(guān)基礎(chǔ)理論

    1.1LWE問(wèn)題和GvpSAP

    Regev[16]對(duì)LWE問(wèn)題有詳細(xì)描述,下面進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。

    定義1給定安全參數(shù)λ,令整數(shù)維n=n(λ),整數(shù)q=q(λ)≥2, χ=χ(λ)是Z上的一個(gè)分布。LWEn,q, χ問(wèn)題就是區(qū)分以下兩個(gè)分布:1)分布(ai,bi)隨機(jī)取自Zn+1q;2)隨機(jī)選擇s ← Znq,ai ← Znq,ei ← χ,令bi=〈ai,s〉+ei,然后生成(ai,bi)∈Zn+1q,LWEn,q, χ假設(shè)就是LWEn,q, χ問(wèn)題是困難的。

    為了簡(jiǎn)化運(yùn)算,將向量bi‖ai作為矩陣A的行,重新定義s ← (1,-s),這樣無(wú)論矩陣A是否是隨機(jī)矩陣或者s的第一個(gè)元素是否是1,都能保證生成的向量e=A·s的元素取自分布χ。

    定義2對(duì)于格的維系數(shù)n和一個(gè)給定的數(shù)d,GapSVPγ問(wèn)題是作出判定:n維格是擁有一個(gè)長(zhǎng)度比d短的向量還是任何向量長(zhǎng)度都比γ(n)·d大。

    定理1[17]利用模n次多項(xiàng)式解決n維LWE問(wèn)題意味著存在最壞情況的n維格上困難問(wèn)題(如GapSVP)的高效解決方案。

    1.2全同態(tài)加密本文的公式存在問(wèn)題,即打開(kāi)公式編輯器看到的公式,與word中看到的公式不一致,經(jīng)過(guò)校對(duì),現(xiàn)在已調(diào)整為word所顯示的公式,請(qǐng)作者核對(duì)公式是否有誤?若有,請(qǐng)單獨(dú)指出來(lái)。

    同態(tài)加密方案含有4個(gè)算法:密鑰生成算法(KeyGen)、加密算法(Encrypt)、解密算法(Decrypt)和密文計(jì)算算法(Evaluate)。其中前3個(gè)算法提供加密和解密功能,密文計(jì)算算法是同態(tài)加密方案的核心所在,因?yàn)橥瑧B(tài)的目的就是要實(shí)現(xiàn)對(duì)密文的直接計(jì)算。將同態(tài)性質(zhì)描述如下。

    1)生成系統(tǒng)參數(shù)和公私鑰,Gen(1λ) → (pk,sk),c∈C,m1,m2,…,mt∈M。

    2)運(yùn)用同態(tài)加密對(duì)明文進(jìn)行加密運(yùn)算,得到相應(yīng)密文:

    c1,c2,…,ct ← Enc(pk,m1),Enc(pk,m2),…,Enc(pk,mt)

    3)密文計(jì)算算法對(duì)布爾電路Cir上輸入的一組密文c=(c1,c2,…,ci)(其中ci ← encrypt(mi))進(jìn)行計(jì)算輸出一個(gè)新的密文c′。

    4)解密算法對(duì)經(jīng)過(guò)同態(tài)計(jì)算后的密文解密,得到與對(duì)明文作相應(yīng)運(yùn)算的結(jié)果相同的解密結(jié)果:

    Cir(m1,m2,…,mt)=Dec(sk,Eval(pk,Cir,c1,c2,…,ct))

    定義3同態(tài)加密的正確性。對(duì)于給定的電路Cir,任意由KeyGen生成的密鑰對(duì)(pk,sk),任意t個(gè)明文m1,m2,…,mt以及經(jīng)同態(tài)加密后每個(gè)明文對(duì)應(yīng)的密文c1,c2,…,ct(其中ci ← encrypt(mi)),如果方案滿(mǎn)足:

    Dec(sk,Evaluate(pk,Cir,c))=C(m1,m2,…,mt)

    則稱(chēng)該同態(tài)加密方案是正確的。

    定義4全同態(tài)加密。如果對(duì)于所有的算術(shù)電路類(lèi),方案都具有同態(tài)性質(zhì),則稱(chēng)方案為全同態(tài)加密方案。

    1.3HIBE方案及安全模型

    IBE方案包括4個(gè)算法:Setup、KeyGen、Encrypt、Decrypt。其中:Setup算法生成系統(tǒng)主密鑰(MSK,MPK),KeyGen(MSK,id)算法輸出身份id的私鑰skid,Enc(MPK,id, μ)算法輸出在身份id下對(duì)明文μ的加密密文c,Dec(skid,c)算法對(duì)密文c進(jìn)行解密(前提是私鑰skid是在身份id下的)。通常KeyGen算法也被記作Extract算法,與Setup算法中出現(xiàn)的密鑰生成加以區(qū)分,以免造成混淆。

    HIBE方案可以解決單私鑰生成器(Private Key Generator, PKG)負(fù)載過(guò)重的問(wèn)題,并使其適合分布式環(huán)境下IBE方案的部署和應(yīng)用。在HIBE方案中,身份信息不再是字符串而是向量,HIBE方案有第5個(gè)算法叫作Derive算法,它可以利用身份信息id′=(id1,id2,…,idl)和該身份對(duì)應(yīng)的私鑰skid′,生成身份id=(id1,id2,…,idl,…,idk)對(duì)應(yīng)的私鑰skid,該私鑰與運(yùn)行KeyGen算法對(duì)身份id輸出的私鑰相同。

    在下面的描述中,設(shè)k為安全參數(shù)。以O(shè)Der表示模擬用戶(hù)密鑰產(chǎn)生算法的預(yù)言機(jī)。

    定義5深度為d的HIBE方案在選擇明文攻擊下的安全性。如果任何概率多項(xiàng)式時(shí)間(Probabilistic Polynomial Time, PPT)敵手P在下面實(shí)驗(yàn)中的優(yōu)勢(shì)AdvP是可忽略的,則稱(chēng)方案具有INDIDCPA安全性:

    1)模擬者O執(zhí)行Setup,將輸出值PK發(fā)送給P。

    2)P進(jìn)行多次用戶(hù)私鑰詢(xún)問(wèn),分別由ODer給出相應(yīng)回答。

    3)P給出挑戰(zhàn)身份向量id=(id1,id2,…,idl),l≤d和消息m0,m1,O隨機(jī)選擇γ∈{0,1},計(jì)算c=Enc(id,mγ)并發(fā)送給P。

    4)P繼續(xù)進(jìn)行多次用戶(hù)私鑰詢(xún)問(wèn)(但要求私鑰詢(xún)問(wèn)向量id′不能是id本身也不能是id的前綴),由預(yù)言機(jī)給出回答。

    5)P輸出γ′∈{0,1}作為對(duì)γ的猜測(cè),P的優(yōu)勢(shì)定義為:

    AdvP=Pr[γ=γ′]-1/2

    2HIBFHE方案

    2.1方案描述

    2.2解密正確性

    在解密算法中,私鑰skid=v是密文矩陣C的近似特征向量, μ是密文矩陣的特征值,根據(jù)特征向量與特征值的性質(zhì)可得:xi ← 〈Ci,v〉=μ·vi+ei,這當(dāng)中ei是噪聲向量e中的一個(gè)元素,可以忽略不計(jì),對(duì)xi/vi取最近整數(shù)將正確地恢復(fù)出消息μ。

    2.3同態(tài)加與同態(tài)乘操作

    設(shè)在同一身份id下對(duì)消息μ1, μ2∈{0,1}加密得到的密文分別為C1,C2∈ZNq,下面將分析如何根據(jù)C1和C2來(lái)計(jì)算消息μ1+μ2和μ1·μ2的加密。

    1)同態(tài)加。

    add(C1,C2):輸出Flatten(C1+C2),計(jì)算密文加法:

    Add(C1,C2)·v=(C1+C2)·v=(μ1+μ2)·v+e1+e2

    按照解密的計(jì)算形式,很容易看出其同態(tài)加之后的結(jié)果,只要滿(mǎn)足噪聲e1+e2

    2)同態(tài)乘。

    同樣按照解密的計(jì)算形式,只有在滿(mǎn)足噪聲μ2·e1+Ci·e2

    文獻(xiàn)[9]中提出了一個(gè)密文校平技術(shù),使得密文矩陣被嚴(yán)格控制在滿(mǎn)足同態(tài)計(jì)算性質(zhì)的界限內(nèi),2.4節(jié)將詳細(xì)介紹這一技術(shù)。

    2.4密文校平技術(shù)

    3安全性及性能分析

    3.1安全性分析

    本文提出的HIBFHE方案的安全性基于LWE問(wèn)題。下面給出定理2,將HIBFHE方案的語(yǔ)義安全性歸約到LWE問(wèn)題。

    定理2在LWE困難問(wèn)題下,本文方案具有INDIDCPA安全性。H是隨機(jī)預(yù)言機(jī),P是一個(gè)PPT敵手,定義QH為敵手P詢(xún)問(wèn)預(yù)言機(jī)的次數(shù),d是最大層次深度。B為判定LWE問(wèn)題的PPT算法,將敵手P的優(yōu)勢(shì)定義為ε,則:

    ε≤LWE此處的符號(hào)是減號(hào)?連字符?還是下劃線?請(qǐng)明確。adv[B]·(dQdH)+negl(n)

    證明利用敵手P構(gòu)造一個(gè)優(yōu)勢(shì)為ε/dQdH的LWE算法B。

    SetupB按如下過(guò)程為P設(shè)置模擬攻擊環(huán)境:

    1)均勻地隨機(jī)選擇d個(gè)整數(shù)Q*1,Q*2,…,Q*d∈[QH],其中QH是P能夠進(jìn)行查詢(xún)最大次數(shù)。

    2)通過(guò)運(yùn)行R*i ← SampleR(1m),i=1,2,…,d生成d個(gè)m×m隨機(jī)矩陣R*1,R*2,…,R*d。

    3)在給定的LWE實(shí)例下,通過(guò)聚合得到隨機(jī)矩陣A0∈Zn×mq。隨機(jī)選擇ω∈[d],得到A ← A0R*ω…R*2R*1∈Zn×mq。

    4)給出公開(kāi)參數(shù)PP=(A, μ0)。

    Secretkeyqueries敵手P可以適應(yīng)性地選擇任意身份id進(jìn)行交互式私鑰查詢(xún),B對(duì)滿(mǎn)足長(zhǎng)度id=k∈[d]的查詢(xún)給出如下回答。

    1)令j∈[k]作為滿(mǎn)足H(id/j)≠R*j的最淺層級(jí),若出現(xiàn)H(id/j)=R*j, j=1,2,…,k的情形則查詢(xún)失敗。

    2)構(gòu)造矩陣:

    B=A·(R*1)-1…(R*j-1)-1·H(id/j)-1 mod q

    TB是Λ⊥q(B)的一組短格基,得到skid/j=TB。

    3)運(yùn)行Derive(PP,TB,id)生成身份id對(duì)應(yīng)的私鑰skid,將這一結(jié)果發(fā)送給敵手P。

    ChallengeP給出挑戰(zhàn)身份id*和消息b∈{0,1},令l=id*,i∈[l],在H(id*/i)=R*i且ω=l的條件下生成加密矩陣C′id*,運(yùn)行Encrypt算法得到消息b的密文矩陣C,將結(jié)果發(fā)送給敵手P。P得到結(jié)果后仍然能夠繼續(xù)進(jìn)行私鑰查詢(xún),但要求私鑰詢(xún)問(wèn)向量不能是id*本身也不能是id*的前綴。

    GuessP根據(jù)所掌握的信息給出猜測(cè)b′,B輸出P的猜測(cè)并結(jié)束實(shí)驗(yàn),如果b′=b,則敵手攻擊成功。

    由于公開(kāi)參數(shù)的分配與實(shí)際系統(tǒng)中響應(yīng)私鑰查詢(xún)的回應(yīng)完全相同,而本實(shí)驗(yàn)中通過(guò)隨機(jī)預(yù)言機(jī)H獲取的回應(yīng)也與實(shí)際系統(tǒng)中相同,所以在算法B不出現(xiàn)查詢(xún)失敗的情況下,挑戰(zhàn)密文的分布或者與實(shí)際系統(tǒng)中相同,或者是完全獨(dú)立且隨機(jī)取自(Zq,Zmq)的。因而在不出現(xiàn)查詢(xún)失敗的情況下,算法B在判定LWE問(wèn)題上的優(yōu)勢(shì)與敵手P攻擊的優(yōu)勢(shì)相同。

    將敵手P的優(yōu)勢(shì)定義為ε,則有:

    LWEadv[B]≥[ε/(dQdH)]-negl(n)

    可以得到AdvCPAP≤LWEadv[B]·(dQdH)+negl(n),解決LWE問(wèn)題被公認(rèn)為是困難的,所以認(rèn)為敵手P攻擊成功的優(yōu)勢(shì)可忽略。

    3.2性能分析

    本文構(gòu)造了一個(gè)層次型全同態(tài)基于身份的加密方案,相較于文獻(xiàn)[12]中的半同態(tài)加密方案和文獻(xiàn)[11]中的類(lèi)同態(tài)加密方案,明顯擴(kuò)展了IBE方案的同態(tài)功能,使其性能得到了很大提升。

    在現(xiàn)有的IBFHE方案范圍內(nèi)作效率分析。與文獻(xiàn)[14]中的方案—— CM(ClearMcgoldrick)方案進(jìn)行比較,本文方案在構(gòu)造方法上更加自然和直觀,密文計(jì)算直接對(duì)應(yīng)到矩陣的加乘運(yùn)算。本文方案在計(jì)算過(guò)程中不需要先用加密過(guò)的私鑰對(duì)密文進(jìn)行同態(tài)解密,達(dá)到控制噪聲的目的之后,得到新鮮密文參與到下一層電路的計(jì)算,即不需要進(jìn)行同態(tài)解密的操作。CM方案的噪聲在同態(tài)計(jì)算中將以?xún)杉?jí)指數(shù)的形式增長(zhǎng),而本文方案因?yàn)檫\(yùn)用了密文校平技術(shù),當(dāng)運(yùn)行深度為L(zhǎng)的布爾電路時(shí),噪聲至多為(N+1)LB,可以更好地控制噪聲增長(zhǎng),結(jié)果如表1。

    與GSW方案[9]進(jìn)行比較,雖然使用了相同的轉(zhuǎn)化機(jī)制,但由于GSW方案中采用了CHKP10的IBE方案,而本文采用了ABB10b的IBE方案作為轉(zhuǎn)化對(duì)象,后者相較于前者在效率上具有很大提升,所以本文方案效率更高。下面從密文長(zhǎng)度、密鑰長(zhǎng)度以及格維數(shù)3個(gè)方面進(jìn)行比較,結(jié)果如表2。

    4結(jié)語(yǔ)

    本文基于LWE問(wèn)題,利用Gentry等[9]提出的全同態(tài)轉(zhuǎn)化機(jī)制,結(jié)合Agrawal等[15]提出的HIBE方案,構(gòu)造了一個(gè)新的HIBFHE方案,在隨機(jī)預(yù)言機(jī)模型下證明是INDIDCPA安全的。與半同態(tài)和類(lèi)同態(tài)IBE方案相比,提升了方案的同態(tài)運(yùn)算能力;與現(xiàn)有的IBFHE方案相比,構(gòu)造方法更加自然和直觀,經(jīng)過(guò)同態(tài)計(jì)算后密文維數(shù)不會(huì)增加,利用密文校平技術(shù)將噪聲控制在解密正確的范圍內(nèi),具有更高的效率。

    基于屬性的加密(ABE)作為IBE的擴(kuò)展和延伸,把IBE中表示用戶(hù)身份的唯一標(biāo)識(shí),擴(kuò)展成為由多個(gè)屬性組成的屬性集合,還將訪問(wèn)結(jié)構(gòu)融入到屬性集合中,具備細(xì)粒度訪問(wèn)控制的能力,更能適應(yīng)當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需求。下一步將對(duì)具備同態(tài)性質(zhì)的ABE方案進(jìn)行探索和研究。

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