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無(wú)證書(shū)聚合簽名方案的安全性分析和改進(jìn)
張玉磊, 李臣意, 王彩芬, 張永潔
2015, 37(8): 1994-1999. doi: 10.11999/JEIT141635  刊出日期:2015-08-19
關(guān)鍵詞: 密碼學(xué), 聚合簽名, 無(wú)證書(shū)簽名, 密鑰生成中心攻擊, 選擇消息攻擊, 計(jì)算Diffie-Hellman 困難問(wèn)題
該文分析了He等人(2014)提出的無(wú)證書(shū)簽名方案和Ming等人(2014)提出的無(wú)證書(shū)聚合簽名方案的安全性,指出Ming方案存在密鑰生成中心(KGC)被動(dòng)攻擊,He方案存在KGC被動(dòng)攻擊和KGC主動(dòng)攻擊。該文描述了KGC對(duì)兩個(gè)方案的攻擊過(guò)程,分析了兩個(gè)方案存在KGC攻擊的原因,最后對(duì)Ming方案提出了兩類(lèi)改進(jìn)。改進(jìn)方案不僅克服了原方案的安全性問(wèn)題,同時(shí)也保持了原方案聚合簽名長(zhǎng)度固定的優(yōu)勢(shì)。
ZUC序列密碼算法的選擇IV相關(guān)性能量分析攻擊
嚴(yán)迎建, 楊昌盛, 李偉, 張立朝
2015, 37(8): 1971-1977. doi: 10.11999/JEIT141604  刊出日期:2015-08-19
關(guān)鍵詞: 密碼學(xué), 序列密碼, ZUC, 能量分析攻擊, 評(píng)估
為了分析ZUC序列密碼算法在相關(guān)性能量分析攻擊方面的免疫能力,該文進(jìn)行了相關(guān)研究。為了提高攻擊的針對(duì)性,該文提出了攻擊方案的快速評(píng)估方法,并據(jù)此給出了ZUC相關(guān)性能量分析攻擊方案。最后基于ASIC開(kāi)發(fā)環(huán)境構(gòu)建仿真驗(yàn)證平臺(tái),對(duì)攻擊方案進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方案可成功恢復(fù)48 bit密鑰,說(shuō)明ZUC并不具備相關(guān)性能量分析攻擊的免疫力,同時(shí)也證實(shí)了攻擊方案快速評(píng)估方法的有效性。相比Tang Ming等采用隨機(jī)初始向量進(jìn)行差分能量攻擊,初始向量樣本數(shù)達(dá)到5000時(shí)才能觀察到明顯的差分功耗尖峰,該文的攻擊方案只需256個(gè)初始向量,且攻擊效果更為顯著。
基于同態(tài)加密和群簽名的可驗(yàn)證聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案
李亞紅, 李一婧, 楊小東, 張?jiān)?/nobr>, 牛淑芬
2025, 47(3): 758-768. doi: 10.11999/JEIT240796  刊出日期:2025-03-01
關(guān)鍵詞: 隱私保護(hù), 聯(lián)邦學(xué)習(xí), 車(chē)載自組網(wǎng), 可驗(yàn)證聚合, 群簽名
在車(chē)載網(wǎng)絡(luò)(VANETs)中,聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FL)通過(guò)協(xié)同訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛間的數(shù)據(jù)隱私保護(hù),并提高了整體模型的性能。然而,F(xiàn)L在VANETs中的應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn),如模型泄露風(fēng)險(xiǎn)、訓(xùn)練結(jié)果驗(yàn)證困難以及高計(jì)算和通信成本等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題,該文提出一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的可驗(yàn)證隱私保護(hù)批量聚合方案。首先,該方案基于Boneh-Lynn-Shacham (BLS)動(dòng)態(tài)短群聚合簽名技術(shù),保護(hù)了客戶(hù)端與路邊單元(RSU)交互過(guò)程中的數(shù)據(jù)完整性,確保全局梯度模型更新與共享過(guò)程的不可篡改性。當(dāng)出現(xiàn)異常結(jié)果時(shí),方案利用群簽名的特性實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的可追溯性。其次,結(jié)合改進(jìn)的Cheon-Kim-Kim-Song (CKKS)線(xiàn)性同態(tài)哈希算法,對(duì)梯度聚合結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,確保在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的聚合過(guò)程中保持客戶(hù)端梯度的機(jī)密性,并驗(yàn)證聚合結(jié)果的準(zhǔn)確性,防止服務(wù)器篡改數(shù)據(jù)導(dǎo)致模型訓(xùn)練無(wú)效的問(wèn)題。此外,該方案還支持車(chē)輛在部分掉線(xiàn)的情況下繼續(xù)更新模型,保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與現(xiàn)有方案相比,該方案在提升數(shù)據(jù)隱私安全性和結(jié)果的可驗(yàn)證性的同時(shí),保證了較高效率。