具有大输入空间的可验证随机函数构建
可验证随机函数(VRF)在密码学领域有着重要的应用,但在构建大输入空间的VRF时面临诸多挑战。本文将深入探讨如何构建适用于大输入空间的VRF,并分析其安全性和效率。
1. 引言
可验证随机函数(VRF)由Micali、Rabin和Vadhan提出。它与伪随机函数(PRF)类似,攻击者即使能访问函数在其他点的预言机,也难以区分$f_K(x)$的值与随机值。但VRF还有额外特性,持有种子的一方会公布函数的承诺,并能非交互地让验证者相信给定的评估是正确的,同时不牺牲其他输入的伪随机属性。而且,验证过程无需公共参考字符串(CRS),即使公共承诺是恶意设置的,验证也应保持安全。
传统构建VRF的方法存在局限性。例如,将PRF与非交互零知识证明(NIZK)系统结合的方法,因VRF定义不允许使用可信设置,NIZK范式无法应用。在证明伪随机性时,若不能模拟证明,证明算法会陷入困境:既要能给出$f_K(x)$的实际输出和证明,又要利用能区分$f_K(x^*)$与随机值的攻击者,这就要求算法在某些点不知道如何评估$f_K(·)$。
现有VRF系统在证明安全性时,大多采用“除一个之外的所有”技术。但这种方法存在缺点,误差和时间复杂度会随输入长度$n$呈指数级增长,因此在处理大输入时需依赖强假设。
2. 相关工作
- 伪随机函数 :Goldreich、Goldwasser和Micali提出了伪随机函数的概念,并给出了从单向置换构建的通用方法。Naor和Reingold提出了基于决策Diffie - Hellman假设的高效PRF。
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