基于RLWE的可撤销分层属性加密方案

摘要

针对属性加密方案中的运行效率和属性更新问题,提出了一种基于环上误差学习问题(Learning With Error over Ring,RLWE)的可撤销分层属性加密方案。方案通过多等级的门限秘密共享矩阵将属性进行分层,权限等级高的属性恢复秘密的能力大于权限等级低的属性,且高权限等级不可被替代;另外,方案实现了属性级的用户撤销,基于第三方机构通过控制用户对属性陷门的获取降低了系统的计算开销。该方案能抵抗用户合谋攻击且满足随机预言机模型下的选择明文安全,与现有方案对比,在实现了属性分层的同时增加了属性撤销的功能,并在多项式环上进行运算,提高了加解密效率,对实际应用场景有更好的适应性。