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    基于多密鑰同態(tài)技術(shù)的安全多方計(jì)算協(xié)議*

    2017-12-15 09:15:13王會(huì)勇馮勇趙嶺忠唐士杰
    關(guān)鍵詞:同態(tài)密文解密

    王會(huì)勇 馮勇 趙嶺忠 唐士杰

    (1.中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 成都計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所, 四川 成都 610041; 2.桂林電子科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)學(xué)院, 廣西 桂林 541004;3.中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院 自動(dòng)推理與認(rèn)知重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 重慶 400714;4.桂林電子科技大學(xué) 廣西可信軟件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 廣西 桂林 541004)

    基于多密鑰同態(tài)技術(shù)的安全多方計(jì)算協(xié)議*

    王會(huì)勇1,2馮勇3趙嶺忠4唐士杰4

    (1.中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 成都計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所, 四川 成都 610041;
    2.桂林電子科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)學(xué)院, 廣西 桂林 541004;
    3.中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院 自動(dòng)推理與認(rèn)知重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 重慶 400714;
    4.桂林電子科技大學(xué) 廣西可信軟件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 廣西 桂林 541004)

    為構(gòu)造具有良好性能的多密鑰安全多方計(jì)算(SMC)協(xié)議,對(duì)Gentry-Sahai-Waters(GSW13)全同態(tài)加密(FHE)方案的密鑰同態(tài)性質(zhì)進(jìn)行了研究. 在此基礎(chǔ)上提出了一個(gè)基于GSW13方案的層次型多密鑰SMC協(xié)議,該協(xié)議構(gòu)造方式簡(jiǎn)單,只需要3輪通信,且在半誠(chéng)實(shí)與半惡意環(huán)境和公共隨機(jī)串模型下,其安全性可以歸結(jié)到容錯(cuò)學(xué)習(xí)問(wèn)題(LWE)和它的一個(gè)變種問(wèn)題;分析了該變種問(wèn)題的困難性,并給出了半惡意模型下該協(xié)議的形式化安全證明. 該協(xié)議自然構(gòu)成一個(gè)相同環(huán)境下的層次型多密鑰全同態(tài)加密方案. 對(duì)比分析表明,文中協(xié)議在整體性能上優(yōu)于已有方案.

    安全多方計(jì)算;多密鑰全同態(tài)加密;密鑰同態(tài);門(mén)限解密;GSW13

    安全多方計(jì)算(SMC)概念來(lái)源于Yao[1]提出的安全兩方數(shù)據(jù)比較問(wèn)題(百萬(wàn)富翁問(wèn)題),旨在解決多個(gè)參與者聯(lián)合保密計(jì)算某個(gè)函數(shù)的問(wèn)題.

    1987年,Goldreich等[2]提出了可計(jì)算任意函數(shù)的基于密碼學(xué)安全模型的安全多方計(jì)算協(xié)議,并于1988年提出了SMC的安全性定義.目前,對(duì)SMC的研究主要集中在一般方案與特殊方案兩個(gè)方向[3],研究?jī)?nèi)容主要包括不同環(huán)境(半誠(chéng)信、半惡意及惡意環(huán)境)和不同信道(同步或異步信道)下的方案,研究工具主要有可驗(yàn)證秘密共享(VSS)[4- 6]、不經(jīng)意傳輸(OT)[7- 8]、同態(tài)加密(HE)[9- 11]和混合匹配[12]等.其中,同態(tài)加密技術(shù)在SMC設(shè)計(jì)中顯示了良好的潛力,受到越來(lái)越多關(guān)注.

    全同態(tài)加密(FHE)思想是由Rivest等[13]在1978年提出的.2009年,Gentry[14]構(gòu)造出第一個(gè)FHE方案.其后出現(xiàn)了多種方案,如DGHV10方案[15]、BV11方案[16]、BGV12方案[17]、GSW13方案[18]、NK15方案[19]等.目前,學(xué)界針對(duì)基于FHE技術(shù)的SMC方案開(kāi)展了大量的研究.

    Lóopez-Alt等[9]提出了多密鑰全同態(tài)加密(MFHE)概念,同時(shí)給出了一個(gè)“洋蔥式”的MFHE構(gòu)造思路,并利用該思路和改進(jìn)的NTRU加密方案[20]構(gòu)造了一個(gè)可以“離線”運(yùn)行(On-the-fly)的MFHE協(xié)議.該方案的主要優(yōu)點(diǎn)是構(gòu)造過(guò)程不依賴于具體的FHE方案,缺點(diǎn)是加解密復(fù)雜度太高,且方案復(fù)雜度隨用戶數(shù)量呈指數(shù)增長(zhǎng).

    文獻(xiàn)[10,21]給出了構(gòu)造MFHE方案和SMC協(xié)議的另一種方式.其基本思路是將GSW13方案的密文矩陣通過(guò)級(jí)聯(lián)方式組成聯(lián)合密文矩陣,同時(shí)將相應(yīng)密鑰組合成聯(lián)合密鑰進(jìn)行加密與解密.其主要缺點(diǎn)是通過(guò)級(jí)聯(lián)方式構(gòu)造出的密文矩陣體積很大,且構(gòu)造過(guò)程需要計(jì)算額外的掩蓋信息.

    Asharov等[11]提出了門(mén)限FHE的概念,并構(gòu)造了一種只需兩輪交互的MFHE方案和對(duì)應(yīng)的SMC協(xié)議.與以前方案相比,其優(yōu)點(diǎn)是加解密運(yùn)算復(fù)雜度低.主要缺點(diǎn)是構(gòu)造過(guò)程依賴于Bv11[16]與BGV12[17]方案,而這兩個(gè)方案在進(jìn)行同態(tài)乘法時(shí)的密文膨脹率很高且需要運(yùn)行密鑰.

    為充分利用GSW13方案的優(yōu)點(diǎn),文中研究了其密鑰同態(tài)性質(zhì),在此基礎(chǔ)上構(gòu)造了一個(gè)層次型多密鑰SMC協(xié)議.該協(xié)議使用門(mén)限式解密,在半誠(chéng)信、半惡意環(huán)境和公共隨機(jī)串(CRS)模型下的安全性可以歸結(jié)到容錯(cuò)學(xué)習(xí)問(wèn)題(LWE)及該問(wèn)題的一個(gè)變種問(wèn)題(Some-are-errorless LWE)上.研究了該問(wèn)題的困難性,并給出了半惡意環(huán)境下的形式化安全性證明.由該協(xié)議的構(gòu)造過(guò)程可以自然抽象出一個(gè)多密鑰FHE方案.

    1 預(yù)備知識(shí)

    1.1 符號(hào)與基礎(chǔ)概念

    1.1.1 符號(hào)

    (1)

    故知結(jié)論成立.

    1.2 安全多方計(jì)算

    1.2.1 一般定義

    1.2.2 計(jì)算模型

    SMC的計(jì)算模型分為半誠(chéng)實(shí)、半惡意和惡意3種情況.在半誠(chéng)實(shí)模型下,參與計(jì)算者會(huì)嚴(yán)格按照協(xié)議操作,不會(huì)主動(dòng)更改協(xié)議或數(shù)據(jù).但可能保留中間計(jì)算結(jié)果,用于推算其他用戶的私有數(shù)據(jù).

    半惡意模型可以被看成一個(gè)交互式圖靈機(jī)(ITM),除擁有標(biāo)準(zhǔn)磁帶外,還擁有一個(gè)證據(jù)磁帶.在協(xié)議的任何時(shí)刻,半惡意敵手必須將它代表某個(gè)用戶發(fā)出的任何信息記錄到證據(jù)磁帶上.該敵手根據(jù)輸入和一定隨機(jī)性來(lái)決定是否忠實(shí)履行原協(xié)議.

    惡意模型是指模型中的參與方可以任意篡改、泄露協(xié)議和數(shù)據(jù),甚至可以阻止協(xié)議的正常執(zhí)行.

    任意半惡意模型下的SMC協(xié)議都可以借助于非交換的零知識(shí)證明(NIZKs)等工具轉(zhuǎn)化為惡意模型下的協(xié)議[11].因此,文中只在半誠(chéng)實(shí)和半惡意模型下考慮所設(shè)計(jì)SMC協(xié)議的安全性.

    2 Some-are-errorless LWE問(wèn)題

    LWE問(wèn)題已經(jīng)成為多個(gè)密碼學(xué)源語(yǔ)的困難性基礎(chǔ).Regev[22]首先給出了該問(wèn)題的一個(gè)量子規(guī)約.Brakerski等[23]首次給出了該問(wèn)題的一個(gè)多項(xiàng)式規(guī)約,并討論了帶有一個(gè)等式約束的LWE問(wèn)題(被稱為First-is-errorless LWE)的困難性.將該概念進(jìn)行擴(kuò)展,考慮有多個(gè)等式約束的LWE問(wèn)題的困難性.這是構(gòu)建多密鑰SMC協(xié)議的一個(gè)安全性基礎(chǔ).

    定義1 Some-are-errorless LWE

    (1)利用擴(kuò)展歐幾里得算法構(gòu)造一個(gè)幺模矩陣R,滿足Ra′=(r,0,0,…,0)T.

    (2)記U=R-1·diag(r,1,…,1).

    由R為幺模矩陣且Ra′=(r,0,0,…,0)T,知R可逆且有:R-1Ra′=a′=R-1(r,0,0,…,0)T,即a′為矩陣R-1的最左一列乘r.

    而U=R-1·diag(r,1,…,1)即為將R-1的最左一列乘r,其他元素不變.故U為滿足條件的矩陣.

    均勻選取l個(gè)元素s0,s1,…,sl-1∈Zq,然后按照如下步驟構(gòu)建規(guī)約過(guò)程,其中i=0,1,2,…,l-1.

    若q為素?cái)?shù),該規(guī)約最多將成功優(yōu)勢(shì)降低q-n.若q不是素?cái)?shù),則成功優(yōu)勢(shì)的損失最大為

    (3)

    這表明只要n足夠大,該規(guī)約的成功優(yōu)勢(shì)損失是可忽略的,即LWEn,l,q,χ問(wèn)題的困難性可以與LWEn-l,q,χ問(wèn)題相同.

    3 GSW13方案的密鑰同態(tài)性質(zhì)

    Boneh等[24]對(duì)具有密鑰同態(tài)性質(zhì)的偽隨機(jī)函數(shù)進(jìn)行了研究,其基本定義如下.

    3.1 密鑰同態(tài)

    定義2 (密鑰同態(tài)偽隨機(jī)函數(shù)[24]).設(shè)F:K×X→Y是一個(gè)偽隨機(jī)函數(shù)(PRF),其密鑰空間K具有群結(jié)構(gòu)并具有某種群運(yùn)算⊕;X和Y分別是明文和密文空間.稱F是密鑰同態(tài)的,若對(duì)任意k1,k2∈K,由F(k1,x)和F(k2,x)能找到某有效算法計(jì)算F(k1⊕k2,x).

    現(xiàn)對(duì)該定義進(jìn)行擴(kuò)展,并將密鑰數(shù)量擴(kuò)展到N.

    定義3 對(duì)某公鑰加密方案E,設(shè)(pki,ski)為有效的公鑰/私鑰對(duì).若對(duì)pk=f(pk1,pk2,…,pkN),能找到sk=g(sk1,sk2,…,skN),使(pk,sk)也是E的有效密鑰對(duì),則稱E具有密鑰同態(tài)性質(zhì),其中f和g為可有效計(jì)算的函數(shù).特別地,若f和g都是求和(乘積)函數(shù),稱E具有密鑰加(乘)同態(tài)性質(zhì);若f和g都是線性函數(shù),則稱E具有密鑰線性同態(tài)性質(zhì).

    3.2 GSW13方案的密鑰同態(tài)性質(zhì)

    3.2.1 GSW13方案

    GSW13方案是基于容錯(cuò)學(xué)習(xí)(LWE)問(wèn)題的FHE方案.文中將利用該方案作為構(gòu)造多密鑰SMC協(xié)議的基礎(chǔ).為了敘述的簡(jiǎn)潔性,文中使用文獻(xiàn)[25]的方式來(lái)描述該方案.

    GSW.Encrypt:對(duì)明文μ,構(gòu)造均勻隨機(jī)矩陣R∈{0,1}m×m,計(jì)算C=AR+μG.

    GSW.Evaluation:對(duì)兩個(gè)輸入密文C1和C2,其同態(tài)加法、乘法和與非門(mén)(NAND)運(yùn)算可以定義為:

    NAND(C1,C2): OutputG-C1G-1(C2).

    正確性:由公鑰的構(gòu)造方式可知有tA=e≈0成立.故tC=tAR+μtG≈μtG.故有:

    3.2.2 密鑰同態(tài)性質(zhì)

    證明:可知有

    成立.故仍有tC=tAR+μtG≈μtG.因此按原方案解密可得到明文μ.故在B不變的情況下,該方案是密鑰線性同態(tài)的.

    4 基于GSW13的SMC方案

    4.1 基于層次型GSW13方案的SMC協(xié)議

    GSW13方案的基礎(chǔ)方案是層次型的,即只能做有限次同態(tài)運(yùn)算.要去除此限制,目前只能借助于自舉技術(shù),但自舉技術(shù)會(huì)破壞GSW13方案的大部分優(yōu)勢(shì).因此文中將構(gòu)造基于層次型GSW13方案的SMC協(xié)議.以下敘述中,i∈[N].

    協(xié)議πf:分布式半誠(chéng)實(shí)及半惡意環(huán)境和CRS模式下,安全計(jì)算單值函數(shù)f的協(xié)議.

    輸入:用戶數(shù)量N(其中第i個(gè)用戶的標(biāo)識(shí)為Pi);用戶Pi擁有隱私數(shù)據(jù)μi∈{0,1}.一個(gè)確定性PPT可計(jì)算函數(shù)f:{0,1}N→{0,1},被表示為一個(gè)僅包含與非門(mén)(NAND)的布爾電路Cir,其與非門(mén)電路最大深度為d.

    輸出:μ=f(μ1,μ2,…,μN(yùn)).

    步驟1 參數(shù)設(shè)置Setup(1λ,1d),包含兩個(gè)操作.

    步驟2 密鑰生成:用戶Pi執(zhí)行如下算法.

    步驟3 聯(lián)合公鑰生成及加密:每個(gè)用戶公開(kāi)自己的公鑰pki并接收他人公鑰,執(zhí)行如下操作:

    (1)生成聯(lián)合公鑰.所有用戶計(jì)算:

    步驟4 同態(tài)運(yùn)算:所有用戶在得到其他用戶的密文矩陣Ci后,執(zhí)行同態(tài)計(jì)算:

    其同態(tài)加法、乘法和與非門(mén)(NAND)運(yùn)算定義與GSW13方案相同.

    步驟5 門(mén)限式(Threshold)解密:所有用戶執(zhí)行如下操作.

    (2)得到所有ωi之后,計(jì)算:

    其中t為隱含的公用私鑰,不顯式出現(xiàn).

    上述過(guò)程同時(shí)給出了一個(gè)MFHE方案.

    4.2 正確性

    該協(xié)議的正確性主要依賴于兩個(gè)方面.

    首先,GSW13方案的正確性已經(jīng)得到證明,故只需考察所用參數(shù)是否正確.其次,由原方案知,按上述參數(shù)設(shè)置,該方案在進(jìn)行d層與非門(mén)同態(tài)運(yùn)算之后的噪音不超過(guò)((n+1)·l+1)dBχ.因此,只要q/Bχ>8((n+1)·l+1)d,就能保證進(jìn)行d層與非門(mén)同態(tài)運(yùn)算后的誤差(由v=ωG-1(wT)得到的v與μ的距離)不超過(guò)q/8,從而可以通過(guò)模q得到正確結(jié)果.

    其次,協(xié)議的加解密正確性主要涉及3個(gè)問(wèn)題.

    (1)公用密鑰對(duì)的正確性.協(xié)議πf所用密鑰對(duì)的有效性已經(jīng)由定理1.1得到證明.

    (3)聯(lián)合解密的正確性.首先,聯(lián)合密鑰對(duì)的合法性已經(jīng)得到證明,即若有C=Enc(pk,μ),則必有μ=Dec(sk,C).其次,由步驟5知:

    由此可得:

    ωG-1(wT)=(tC+σ)G-1(wT)=

    tCG-1(wT)+σG-1(wT)=

    4.3 安全性

    4.3.1 半誠(chéng)實(shí)模型下的安全性

    在半誠(chéng)實(shí)模型和公共隨機(jī)串(CRS)模式下,文中協(xié)議的安全性基于以下幾個(gè)問(wèn)題.

    (1)在上述設(shè)置下,GSW13基本方案的安全性可以歸結(jié)為容錯(cuò)學(xué)習(xí)問(wèn)題LWEn,q,χ.

    (2)部分解密結(jié)果的安全性.由步驟5可知,在等式ωi=ti·C+σi與ω=tC+σ中,ti和t為私鑰,ti·C和t·C運(yùn)算等價(jià)于向量?jī)?nèi)積運(yùn)算,且σi和σ的前l(fā)個(gè)分量是服從Bχ-有界分布的,因此這兩個(gè)等式構(gòu)成了Some-are-errorless LWE問(wèn)題,從而公布部分解密結(jié)果不會(huì)泄露用戶隱私數(shù)據(jù)及私鑰ti和隱含密鑰t.

    4.3.2 半惡意模型下的安全性

    半惡意模型下的安全威脅主要來(lái)自于合謀(串謀)攻擊,即多個(gè)用戶合作利用其私有數(shù)據(jù)和公有數(shù)據(jù),試圖獲得其他用戶的私有數(shù)據(jù).以下將考慮極端情況,即所有N個(gè)用戶中只有一個(gè)誠(chéng)實(shí)用戶Ph,其他N-1個(gè)半惡意用戶合作攻擊Ph.

    定理5 設(shè)f為一個(gè)具有N個(gè)輸入和1個(gè)輸出的多項(xiàng)式時(shí)間(PPT)可計(jì)算的確定性函數(shù).則上述協(xié)議πf能夠在存在一個(gè)俘獲了N-1個(gè)用戶的靜態(tài)半惡意敵手A的情況下實(shí)現(xiàn)f.

    證明:首先設(shè)計(jì)一個(gè)針對(duì)上述半惡意敵手A的PPT模擬器S.設(shè)唯一的誠(chéng)實(shí)用戶為Ph,該模擬器代表Ph執(zhí)行如下操作.

    最后,模擬器S將上述模擬部分解密結(jié)果公布.

    游戲REALπ,A,Z:該游戲即在具有一個(gè)半惡意敵手A的真實(shí)環(huán)境Z中對(duì)協(xié)議πf的忠實(shí)執(zhí)行過(guò)程.

    游戲IDEALF,S,Z:在該游戲中,用戶Ph將對(duì)0加密得到的密文代替其私有數(shù)據(jù)的密文進(jìn)行公布,其它操作與HYBπ,A,Z一樣.

    證明:模擬器S利用除Ph的真實(shí)部分解密結(jié)果之外的信息(包括最終計(jì)算結(jié)果μ)來(lái)模擬計(jì)算Ph的部分解密結(jié)果,因此若設(shè)v=μ「q/2?+e′,則其模擬算法應(yīng)該為

    (4)

    ρh=ωhG-1(wT)+δh=vh+δh

    ρh=vh+δh=

    (5)

    證明:這兩個(gè)游戲的唯一區(qū)別在于Ph公布的密文Ch是對(duì)其真實(shí)私有數(shù)據(jù)的加密還是對(duì)0的加密.但其加密方式的語(yǔ)義安全性已經(jīng)被證明[18],故在這兩種情況下的加密結(jié)果是計(jì)算上不可區(qū)分的,從而可以推斷這兩個(gè)游戲也是計(jì)算上不可區(qū)分的.

    4.4 協(xié)議性能分析及對(duì)比

    文中協(xié)議只需要3輪交互操作:第一輪是個(gè)人密鑰對(duì)的生成、發(fā)布與接收; 第二輪是公用密鑰對(duì)的生成、密文的發(fā)布與接收;第三輪是聯(lián)合解密.

    在空間效率上,由于GSW13方案的密文是矩陣,故在同態(tài)乘法中的密文膨脹率較小.而文獻(xiàn)[11]方案的密文是向量,同態(tài)乘法會(huì)造成密文維數(shù)膨脹,對(duì)其空間效率造成極大影響.文獻(xiàn)[10, 21]雖然也采用了GSW13方案作為基礎(chǔ),但其聯(lián)合密文是用密文級(jí)聯(lián)的方式構(gòu)造的,因此需占用很大空間.

    表1為幾個(gè)基于FHE的SMC方案的性能對(duì)比.可以看出,文中方案在時(shí)間、空間效率等主要性能上優(yōu)于已有方案.表中ε∈(0,1),n為所用格的維數(shù),q∈Z為模,Bχ∈Z為誤差分布邊界,N為參與計(jì)算的用戶數(shù),l=?logq」+1,U=(n+1)·l+1.

    表1 幾個(gè)基于全同態(tài)加密技術(shù)的安全多方計(jì)算方案主要性能對(duì)比

    5 結(jié)語(yǔ)

    基于GSW13全同態(tài)加密方案構(gòu)造了一個(gè)層次型多密鑰安全多方計(jì)算協(xié)議.該協(xié)議構(gòu)造簡(jiǎn)單,只需要3輪通訊,且在半誠(chéng)實(shí)與半惡意環(huán)境和公共隨機(jī)串(CRS)模型下,其安全性可以歸結(jié)到容錯(cuò)學(xué)習(xí)問(wèn)題和它的一個(gè)變種問(wèn)題(記為Some-are-errorless LWE);將該協(xié)議與已有協(xié)議進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果表明:該協(xié)議具有加解密復(fù)雜度低、密文膨脹率小、且不需要運(yùn)行密鑰等優(yōu)點(diǎn),整體性能優(yōu)于現(xiàn)有基于FHE技術(shù)的SMC方案.

    但該方案仍存在以下不足,值得深入研究.首先,GSW13方案的效率仍未達(dá)到實(shí)用要求,故可對(duì)其進(jìn)行并行化處理[26],以提高整體效率;其次,在網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的執(zhí)行過(guò)程中,應(yīng)采用合適的方式[27]保證數(shù)據(jù)的安全傳輸和會(huì)話的協(xié)同性要求.

    [1] YAO A.Protocols for secure computations [C]∥Proceedings of the 23rd Annual Symposium on Foundations of Computer Science.New York:IEEE Computer Society,1982:160- 164.

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    ASecureMulti-PartyComputationProtocolontheBasisofMulti-KeyHomomorphism

    WANGHui-yong1,2FENGYong3ZHAOLing-zhong4TANGShi-jie4

    (1. Chengdu Institute of Computer Applications, University of Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, Sichuan, China; 2. School of Mathematics and Computing Science, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, Guangxi, China; 3. Chongqing Key Laboratory of Automatic reasoning and Cognition, Chongqing Institute of Green Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences, Chongqing 400714, China; 4. Guangxi Key Laboratory of Trusted Software, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, Guangxi, China)

    In order to build a multi-key secure multi-party computation (SMC) protocol with high performance, the key homomorphic properties of Gentry-Sahai-Waters (GSW13) fully-homomorphic encryption (FHE) scheme is investigated. Afterwards, a general multi-key SMC protocol with simple structure, which needs only 3 rounds of interactions, is proposed on the basis of leveled GSW13. In the semi-honesty and semi-malicious setting as well as in the common random string model, the security of the protocol relies on the learning with errors (LWE) problem and a variant of LWE. Then, the difficulty in solving the variant is analyzed, and a formalized security proof in semi-malicious setting is given. The proposed SMC protocol naturally constitutes a leveled multi-key FHE scheme in the same setting. Comparative analysis results show that the proposed protocol is superior to the existing schemes in terms of overall performance.

    secure multi-party computation; multi-key fully-homomorphic encryption; key homomorphism; threshold decryption; GSW13

    2016- 06- 05

    國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61262008,61462017);廣西密碼學(xué)與信息安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(GCIS201622)

    *Foundationitems: Supported by the National Natural Science Foundation of China (61262008,61462017)

    王會(huì)勇(1977-),男,博士,講師,主要從事網(wǎng)絡(luò)信息安全研究.E-mail:why608@163.com

    1000- 565X(2017)07- 0069- 08

    TP 309.7

    10.3969/j.issn.1000-565X.2017.07.010

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