支持成员身份隐私的动态群签名方案研究

来源 :南京信息工程大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:himiro
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
群签名技术是签名技术在群组环境中的扩展,该技术可以在实现身份认证的同时确保用户的隐私保护,具备良好的实用性。动态群签名技术具备群组成员动态更新、匿名性、不可陷害性和可追踪性等特点,适用于车联网、电子钱包、电子投票和云数据审计等环境。然而,一方面,现存的动态群签名方案都有一个隐含的假设,即所有群组成员的身份是公开的。这使得现存方案可能泄露用户的隐私信息,无法提供完备的隐私保护。另一方面,现存的支持时间撤销的动态群签名方案时间管理方式单一,实用性不足。此外,现存方案对群组成员有效签名时间的隐私保护缺乏关注,尚未给出形式化定义和安全模型。因此,针对上述问题,本文开展了相关研究并提出了相应的解决办法,总结如下:(1)可腐败模型下的成员身份隐私群签名协议在现存成员身份隐私的安全模型中,群组管理者和群组追踪者是完全可信的。本文在现有模型的基础上改进,提出了增强的安全模型。在此模型中,群组追踪者不再完全可信,敌手可以对其进行破坏甚至入侵。此模型下可证安全的协议将具备更强的安全性。其次,本文基于盲化证书和知识证明签名技术,设计支持成员身份隐私的动态群签名协议。同时,使用动态聚合值技术设计一种新的签名追踪算法,确保本协议在群组追踪者可腐败模型下的安全性。最终,形式化的安全证明表明本协议满足匿名性、不可陷害性、可追踪性、加入隐私性和离开隐私性。实验结果表明本协议效率良好,可用于资源受限的设备。(2)支持时间约束的成员身份隐私群签名协议现存支持时间撤销的动态群签名方案对群组成员有效签名时间的隐私保护缺乏关注,尚未给出相关的形式化安全模型。本文在动态群签名方案的通用安全模型上改进,给出时间约束和时间隐私的形式化安全模型。其次,本文采用二叉树结构、分层密钥封装技术和知识证明签名,设计支持时间约束的成员身份隐私群签名协议,在保证成员身份隐私的基础上,实现灵活的多段时间管理,确保群组成员有效签名时间的隐私保护。最终,形式化的安全证明表明本协议满足匿名性、不可陷害性、可追踪性、时间约束、时间隐私和成员身份隐私。实验结果表明本协议在同类型协议中性能表现更优,更适用于资源受限的设备。
其他文献
Deepfake伪造人脸对信息的可信度、可靠性和安全性构成了极大的威胁。不法分子利用人脸交换技术生成伪造图像和视频误导群众,造成了不良影响,甚至引发恐慌。为了抵制虚假信息的传播,Deepfake检测技术受到广泛关注。现有的视频检测方法为避免数据冗余、节约计算资源,大多是随机选取视频的多帧或部分段作为检测对象。然而,这种选择策略会降低检测对象的表征能力,性能也会受到限制。因此我们提出了一种用关键帧代
学位
由于中国不同地区气候的多样性,准确的气象监测有助于国家防灾减灾,其中,降雨和水汽监测在气候研究领域占有重要地位。目前,毫米波链路测量降雨和水汽成为新的监测技术,可以为气象监测提供高精度的数据。该研究利用搭建在中国南京市与河北香河县的E波段毫米波测试链路采集数据,通过气象要素与毫米波衰减的关系计算出降雨强度和水汽密度,然后将研究结果与实测值对比分析。主要研究内容包括:(1)分析了微波链路监测降雨和水
学位
在大数据时代,公司和机构已经注意到多维数据的巨大价值,并且极力地收集高维众包数据以做出数据驱动的决策。然而,这些多维数据往往包含着数据拥有者的敏感信息,如果数据拥有者直接分享自己的多维数据,则会引起隐私泄露的问题。近年来,本地差分隐私被发现在收集和使用数据拥有者的数据并保护其隐私方面有实用价值。在本地差分隐私方案中,数据拥有者在数据外包前会先对其进行扰动,然后将扰动后的数据发送给服务器。如此,服务
学位
随着互联网、传感器网络、数据通信技术的不断发展成熟,各行各业都产生了大量的数据,对于大数据挖掘技术的需求也越来越迫切。在众多应用场景中,数据都是陆续到来、数量无限且随时间变化的,学术界将这种数据形态定义为“数据流”,数据流挖掘技术因其较高的应用价值,在学术界掀起了广泛的研究热潮,本文研究的数据流分类就是其重要的分支。不同于静态数据集,动态变化的数据流中可能会伴随着概念漂移和新标签问题,严重影响了分
学位
文本分类是自然语言处理中的一个基本问题。其核心是从文本中抽取出能够体现文本特点的关键特征,并设置一个从抓取特征到类别之间的映射关系。基于文本的特性,文本分类主要由短文本分类和长文本分类这两类构成。短文本分类是指对话题或者评论这种字数偏少,句式结构有缺省的文本进行分类,其需要关注的特征为有明显情感倾向的词特征和句特征。长文本分类是指对文章或者新闻这种字数偏多,句式结构完整,上下文联系很大的文本进行分
学位
信息隐藏是将秘密信息隐蔽地嵌入到通信载体中,进行公开传输的一种隐蔽通信方式,可以实现秘密信息悄无声息地秘密传输。由于图像本身存在较大冗余且容易获取,图像隐写成为信息隐藏的主要方式。把秘密信息隐藏到图像高频细节区域,减少图像视法被广泛研究,主要包括获取载体图像、设计失真函数、生成含密图像三个方面,已经产生了丰富的研究成果。本文针对基于隐写失真设计的图像隐写方法展开研究,该类方法在嵌入秘密信息后,图像
学位
行人重识别是计算机视觉领域非常热门的研究课题,其在视频监控、智能安防等领域发挥着重要作用。由于行人身份标注的困难,目前只有无监督行人重识别能够适用于大规模现实应用,但由于不同场景下拍摄角度、人物姿态和光照环境等因素的变化,所得图像数据域的分布也不一致,导致无监督模型性能表现并不理想。本文对传统的基于字典学习的无监督行人重识别模型进行改进,除了学习过完备的视觉语义字典,还引入非对称投影用以消除不同摄
学位
随着人们对于视频清晰度和分辨率的需求变化,如何高效压缩以储存和传输视频成为了亟待解决的问题。为了解决该问题,视频编码联合组提出了新一代的视频编码标准:高效视频编码(High Efficient Video Coding,HEVC)和多功能视频编码(Versatile Video Coding,VVC)。新的编码标准能够提升视频编码效率,成功地去除了视频中存在的时间和空间冗余。但是新编码标准在最大限
学位
一直以来,恶劣雷电天气不仅对人们的日常生产经济生活、产业的正常运营产生影响,甚至对国防、军事都造成了严重的威胁,每年都会造成大量的公民生命财产损失和国家财政经济损失,因此雷电天气成为了公共安全和一系列对天气敏感产业的重大关注点。如何降低雷电天气给群众和产业造成的危害和影响是目前形势下所需要着重关注的,目前降低雷电天气对社会各界危害的途径有很多,比较主流的方式是对未来一段时间内雷暴以及雷电活动的情况
学位
随着大数据时代的来临,海量数据信息需要被高效解析。视觉作为人类获取外界信息的主要方式,蕴含着丰富的信息。为了快速自动分析视觉信息,计算机视觉发挥着重要作用。视觉目标跟踪作为计算机视觉领域的热门问题,旨在跟踪指定目标,获取其在视频每帧中的位置信息,已被广泛地应用在智慧城市、交通管制、国防军事等关系国计民生的重要领域。当前,探索高速精准的跟踪模型已成为该领域热点话题。今来,联合时空正则化与深度特征的相
学位