理想格上支持访问树的属性基加密方案
2019-02-25于金霞杨超超杨丽伟汤永利闫玺玺
于金霞，杨超超，杨丽伟，汤永利，闫玺玺
(河南理工大学 计算机科学与技术学院，河南 焦作 454000)
0 引 言
属性基加密与传统的公钥加密相比，具有用户的动态性、访问策略的灵活性以及用户身份的隐私性等优点。2005年，Sahai和Waters[1]在欧洲密码学会上提出了属性基加密的概念，它用一系列属性来表示用户的身份，由属性集合和访问结构之间的匹配关系确定其解密能力，并给出一个支持门限结构的属性基加密(attribute-based encryption，ABE)方案。2006年，Goyal等[2]根据加密策略的不同，将ABE体制划分为2类：①密钥策略ABE(key-policy attribute based encryption，KP-ABE)，其特点是将访问结构嵌入到密钥中，密文中包含特定属性集；②密文策略ABE(ciphertext-policy attribute based encryption，CP-ABE)，它是将访问结构嵌入到密文中，密钥中包含特定属性集，当属性集和访问结构匹配时，即可解密。同时，作者提出支持树形访问策略的KP-ABE方案，和门限访问结构相比较，树形访问结构更为精细，表达能力更为丰富，逻辑操作更具有现实意义。2007年，Bethencourt等[3]提出第一个CP-ABE方案，访问结构采用门限结构。相对于密钥策略属性基加密机制而言，密文策略的属性基加密体制更适用于动态场景，发送者可以设计访问结构，控制接收者的范围。同年，Ostrovshy[4]提出包含非门访问结构的属性基加密方案，更加丰富了访问策略。2011年，Waters[5]利用线性秘密共享方案(linear secret sharing schemes，LSSS)提出了一种新的密文策略属性基加密方案。和树形访问结构相比，LSSS拥有相同的功能，而树形访问结构更为直观，LSSS中秘密分享矩阵设计较复杂。属性基加密机制凭借其访问控制的灵活性等特点成为研究热点，同时，属性基加密机制也被广泛应用，各种相关ABE方案[6-8]相继被提出。但是，上述方案大多是建立在双线性对基础上的，加解密过程中需要多次双线性对运算，存在计算复杂度较高且无法抵抗量子攻击等问题。
基于格的密码体制被认为可以抵抗量子攻击，而且格上多数运算属于线性运算，所以运算效率高。因此，近年来基于格论构造的加密方案受到广泛关注。格上存在许多困难问题，如最短向量问题(shortest vector problem，SVP)等。2012年，Boyen[9]基于标准格上LWE(learning with error)问题，将LSSS应用于格上属性基加密方案中，提出第一个格上KP-ABE方案，满足随机预言模型下安全。同年，Zhang等[10]利用抽样算法提取属性私钥，密文中嵌入门限访问结构，提出第一个基于LWE难题的格上CP-ABE方案。2013 年，Wang[11]提出了标准模型下格上的密文策略的属性基加密方案，该方案实现了多值属性上的门限访问结构，并在 LWE 假设下证明了方案的安全性。相较于标准格上的 LWE 密码体制，基于理想格上R-LWE(learning with error over ring)的方案具有密钥尺寸小、加密效率高的优势。2014年，Zhu等[12]将门限访问策略引入理想格上，提出理想格上基于R-LWE问题的KP-ABE方案，并证明其满足选择明文攻击安全。2015年，Tan等[13]提出基于R-LWE问题的理想格上支持LSSS访问策略的CP-ABE方案。2017年，Chen等[14]指出Zhu等[12]和Tan等[13]的方案安全性证明不能满足选择明文攻击安全。闫玺玺等[15]采用LSSS访问结构提出理想上的多机构CP-ABE方案。同年，Wang等[16]提出有效的基于R-LWE选择密文安全的加密方案。
目前，格上属性基加密方案的研究还不太完善，存在许多待解决的问题。现有的一些方案仅支持单一的访问策略，无法支持灵活的表达方式。本文利用访问树结构和理想格上R-LWE问题提出一种支持任意访问结构的密文策略属性基加密方案，主要创新在于：访问树结构构造简单且支持与、或、门限操作，能实现灵活的访问策略。本文将访问树结构作为访问策略应用到格上属性基加密方案中，使访问结构更为灵活多样。
1 相关知识
1.1 格
1.2 理想格
定义4环Zn的理想I又是格Zn的子格，称这个格为格Zn的理想格。具体定义如下：多项式环Z[x]/(f(x))，若满足以下3条性质。
1)f(x)的首相(最高次的项)系数为1；
2)在Z上是不可约的；
3)n的多项式函数用poly(n)表示，对环Z[x]上的任意多项式g(x)和h(x)，都有‖g(x)h(x)·modf(x)‖ 树形访问结构T，根节点记为root，非叶子节点记为node。树中节点node的子节点个数记为numnode，节点node的父节点表示为parent(node)。树中每个非叶子节点都有门限值knode∈(0,numnode]。当knode=1时，该节点代表或门；当knode=numnode时，该节点代表与门。树中叶子节点node代表一个真实的属性，记为attr(node)。树中非叶子节点node的所有子节点用1到numnode进行编号，用index(node)返回。 Troot代表根节点为root的访问树，Tnode代表根节点为node的访问树。设置布尔函数Tnode(γ)，其中,γ代表属性集合，当且仅当属性集合γ满足访问树Tnode时，有Tnode(γ)=1。若node为非叶子节点，令node′为node的子节点，当且仅当有knode以上个子节点的Tnode′(γ)=1时，节点node的Tnode(γ)=1。若node为叶子节点，当且仅当attr(node)∈γ时，Tnode(γ)=1。 图1为访问树结构的例子，图1中,节点a的门限值ka=2与子节点个数相同表示与门，节点c的门限值kc=1，即当有一个子节点满足即可，表示或门。树中叶子节点b，f和c分别代表属性1、属性2和属性3，当具有属性1和属性2或者属性1和属性3时才满足上述访问树。在方案中，根据访问树的设计可以实现灵活的访问策略。 图1 访问树实例Fig.1 Instance of tree-access structure Os：输出带噪声的伪随机采样样本(a,b)=(a,as+e)∈Rq×Rq，其中，a为环多项式，e是系数取自离散分布χ的噪声，s∈Rq是一均匀分布的密钥。 本方案包括如下4个算法。 1)系统初始化Setup(λ,U)：授权机构初始化系统，输入系统安全参数λ和属性集合U，输出系统主私钥MSK，公布系统公共参数PP； 2)密钥生成KeyGen(MSK,ω′)：授权机构执行密钥生成算法，输入主私钥MSK，根据用户属性集合ω′计算得到用户私钥K； 3)加密Encrypt(PP,M,T)：该算法由发送方执行。发送者获取公共参数PP，采用访问树T作为访问策略，对消息M进行加密，计算出密文CT； 4)解密Decrypt(PP,CT,K)：用户获取公共参数PP及密文CT，用自己的私钥K对其进行解密，得到明文M。 方案安全游戏模型为选择访问结构及选择明文攻击下的不可区分性。游戏方案由一个模拟器和一个敌手组成，具体如下。 Init：敌手提交给模拟器要挑战访问结构T*； Setup：模拟器运行初始化算法生成系统公共参数PP以及系统主私钥MSK，然后将PP发送给敌手； Phase 1：敌手可以询问任何不满足访问树T*的属性集合的私钥。模拟器根据敌手询问的属性集合生成私钥K，并将其发送给敌手； Challenge：敌手选择明文M发送给模拟器；模拟器掷一枚硬币b，如果b=0，则模拟器在密文空间中随机选择挑战密文C*；如果b=1，则模拟器生成挑战密文为C*=Encrypt(PP,M,T*)，并将其发送给敌手； Phase 2：重复Phase 1； Guess：敌手提交对b的猜想b′。 Setup(λ,U):输入系统安全参数λ和属性集合U={u1,u1,…,un}。选择一个有效的大素数q=1mod(2λ)和一个小的正整数p，满足p< 1)随机均匀地选择主密钥SK0←Rq和元素a←Rq，计算PK0=a·SK0+pe0∈Rq； Encrypt(PP,M,T)：输入公共参数PP，消息M和树形访问结构T，树中属性集合记为ω。随机选择s∈Rq。自上而下为树中的每一个非叶子节点node选择一个dnode=knode-1阶多项式qnode(x)，其中，qroot(0)=s，其他每个节点的多项式要满足qnode(x)=qparent(index(node))，记qnode(0)=snode。根据叶节点的父节点取得叶子节点node的值，记为si∈Rq,i=attr(node)。 2)输出密文CT=(C0,{Ci}i∈ω,T)。 Decrypt(PP,CT,K)：获取公共参数PP，用户的私钥K及密文CT。若用户属性集合ω′与访问结构T能够匹配，则可成功解密。定义递归解密算法DecNd(CT,K,node)，其中，CT为密文，K为用户的私钥，node为树上的一个节点。通过递归算法DecNd(CT,K,root)对访问树T的根节点root解密，并加以处理计算得到明文M。递归解密算法DecNd(CT,K,node)具体如下。 1)如果node是叶子节点，则 DecNd(CT,K,node)=Ci·Ki= 2)如果node是非叶子节点，选择Inode，它是由节点node下满足访问树的最少子节点构成的集合，记节点node的子节点为z，则 利用本方案的加密算法将明文M进行加密，如果可以利用本方案的解密算法解密成功，得到明文M，则可证明本方案的正确性。 解密算法输出如下。 M*=C0-K0b= PK0rs+M+pe′-arts(SK0t-1+pe″)- PK0rs+M+pe′-ars·SK0- (a·SK0+pe0)rs+M+pe′-ars·SK0- pe0rs+M+pe′-arts·pe″- M=M*modp。 证毕。 定理1如果敌手能够以优势ε赢得2.2节中安全模型游戏，则模拟器可以有优势ε/2解决判定R-LWE问题。 Init：敌手提交给模拟器要挑战访问结构T*； Challenge：敌手发送给模拟器随机选择的明文串M。模拟器掷一枚硬币b，若b=0，则模拟器随机选择x0←Rq，计算C0=px0∈Rq和Ci=pxi∈Rq；若b=1，计算C0=pv0+M∈Rq和Ci=pvi∈Rq。然后将其发送给敌手； Phase 2：重复Phase 1； 表1 相关方案对比 文献[10-11，13]和本文方案中都是格上ABE方案，且这些方案加解密运算是线性运算，比传统的基于双线性对的ABE方案运算效率较高。从表1可以看出，文献[10-11]是基于标准格上的LWE难题，加密明文大小为1。文献[13]和本文方案是基于理想格上R-LWE难题，加密明文大小为n。文献[10-11，13]都是CP-ABE方案，分别支持门限、门限和LSSS访问结构。本文方案是基于理想格上R-LWE难题的CP-ABE方案，采用访问树结构支持任意的访问策略。在私钥尺寸上，文献[10-11]由级联矩阵利用左抽样算法进行密钥抽取，私钥大小和用户属性个数相关。本文方案与文献[13]的私钥是通过对环多项式计算得到的，由于m≥5nlogq，所以私钥大小远远小于文献[10-11]。在密文尺寸上，密文大小和格上相关方案[10-11]都与加密时访问策略中包含的属性个数相关，但由于m≥5nlogq，本文方案远远小于文献[10-11]，与文献[13]保持一致。在密文膨胀率方面，本文方案远小于文献[10-11]。在计算效率方面，文献[10-11]中在计算密文时使用了n×m的矩阵以及m×m的矩阵，使得加密时的计算复杂度较高，加密效率低，加解密运行时间长。而本文方案和文献[13]在计算密文时，使用的是大小为n的环元素，计算复杂度较低，运算效率高，加解密运行时间短。从表2可以明显看出，本文方案的加解密效率与文献[13]的加解密效率相当，加解密效率远高于文献[10-11]。本文方案与文献[13]为密文策略属性基加密方案，且都基于理想格R-LWE难题，私钥大小、密文大小等性能相同。然而，文献[13]采用LSSS访问结构，构造相对复杂，而本文方案采用树形访问结构，灵活性较高，表达更为直观。 表2 加解密效率对比 本文利用理想格上的R-LWE问题构造了支持访问树结构的CP-ABE方案，证明满足选择访问结构和选择明文攻击下的安全性。方案采用树形访问结构，灵活性较高，同时利用理想格上的R-LWE问题可以加密n个比特的明文，系统效率较高。在实际应用中，属性基加密系统的属性会发生改变，这会引起属性的失效和变更等情况，下一步将对格上属性基加密机制中属性撤销问题进行研究。1.3 树形访问结构
1.4 环上误差学习问题
2 方案模型和安全模型
2.1 方案模型
2.2 安全模型
3 方案构造
3.1 系统初始化
3.2 密钥生成
3.3 加密
3.4 解密
4 方案分析
4.1 正确性分析
4.2 安全性证明
4.3 性能分析
5 结束语
