23、密文策略隐藏属性基加密分析

密文策略隐藏属性基加密分析

在密码学领域,密文策略隐藏属性基加密(CP - ABE)是一种重要的加密技术,它允许根据用户的属性来控制对加密数据的访问。然而,现有的许多策略隐藏算法在隐私保护方面存在不足。本文将介绍相关的研究进展、提出的两种有效攻击方法,以及一种改进的策略隐藏 CP - ABE 方案。

现有方案回顾

早期,Zhang 等人提出了支持解密测试的方案。在其解密阶段,解密者需先进行少量计算资源消耗的测试操作,通过测试才会执行解密操作,否则终止计算。此外,还有一些优化方案用于提高隐藏策略 CP - ABE 算法的效率和实用性。

但这些算法大多基于受限的 AND 门构建。为提高访问结构的灵活性,基于灵活访问控制线性秘密共享方案(LSSS)的方案被提出。Waters 首次提出基于 LSSS 的 ABE 算法,其访问策略可以是任意布尔表达式,但解密阶段解密者需获取与访问策略关联的访问矩阵 M 以及 M 与解密用户属性的映射 ρ,这使得隐藏访问策略变得困难。

为解决该问题,Lai 提出基于属性层次的方案,将属性分为属性名和属性值,属性名公开,属性值保密并嵌入密文,实现部分访问策略隐藏。Khan 等人提出完全隐藏访问策略的方案,加密者计算用于解密的常数集 W 并嵌入密文,但加密阶段计算资源消耗大。Yang 等人的方案用布隆过滤器替代 M 和 ρ 的功能,但布隆过滤器存在误识别率问题。Zhang 等人提出快速解密方案,解密阶段只需常数双线性对操作,此外还有其他优化算法。

研究贡献

虽然已有许多策略隐藏算法,但部分算法无法很好地实现隐私保护。在隐藏策略 CP - ABE 算法中,一些密文组件与访问策略中的属性相关,现有方案常

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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