通用计算电路的不可区分混淆自动化构造方法  

An Automatic Construction Method of Indistinguishable Obfuscation for Generic Computing Circuits

在线阅读下载全文

作  者:朱率率[1,2] 韩益亮[1] 李鱼[1,2] ZHU Shuai-shuai;HAN Yi-liang;LI Yu(Engineering College of Cryptography,Engineering University of the APF,Xi’an,Shaanxi 710086,China;Network and Information Security Key Laboratory of APF,Xi’an,Shaanxi 710086,China)

机构地区:[1]中国人民武装警察部队工程大学密码工程学院,陕西西安710086 [2]网络与信息安全武警部队重点实验室,陕西西安710086

出  处:《电子学报》2024年第1期144-156,共13页Acta Electronica Sinica

基  金:陕西省自然科学基础研究基金(No.2021JM-252);武警工程大学科研创新团队基金(No.KYTD201805)。

摘  要:不可区分混淆(indistinguishability obfuscation,iO)的构造问题是多年来一直困扰密码学研究的一个难题.现有的基于多线性映射、函数加密、全同态加密等密码学原语的i 构造均存在不同程度的安全性问题,且存在构造过程不易实现、电路扩展效率不高等缺陷.本文从电路的自动化搜索的全新角度审视iO的设计问题,将电路设计映射到图神经网络构造问题中,基于图神经网络的自动演化技术,探索了一种可以实现限定性满足不可区分性和功能保持性的通用iO构造方法:AGiO(Adversarial Graphweualietwork based iO).该iO的基本架构基于对偶的对抗性图神经网络架构,针对任意给定输入电路,通过图枚举得到备用的电路样本集合,然后使用以子电路为粒度的差分演化算法分别独立优化上述对偶的图神经网络,当自动化判定模型从统计上不能有效识别不同的输出电路时,达到所需不可区分的状态.测试结果表明,该AGiO架构简单,易于实现,较好地实现了输入电路的通用性和统计上的不可区分性.The construction of indistinguishability obfuscation(iO)is a long-term concern confusing the researchers.The existing iO constructions are based on primitives of multi-linear map,functional encryption,fully homomorphic en-cryption.These routines naturally inherent the shortages appeared in security,efficiency and generic abilities.To explore new approaches satisfying better generic functioning and indistinguishability from the angle of automatic searching,cir-cuit design problems are mapped to the construction of graph neural network.In this paper,we present an iO frame-work called AGiO(Adversarial Graphweualietwork based iO),which is based on dual adversarial neural network and can automatically generate sub-optimal iO with functional equivalence and generic circuit obfuscation.The AGiO achieved indistinguishability by circuit garbling which is a natural tool in constructing obfuscation.Then we design the graph-based automatic evolvement,which can well achieve sub-optimal circuit generalization.Through our test,the AGiO is simple to deploy and implement,while the efficiency is acceptable in achieving generalization and statistical indistinguishability.

关 键 词:不可区分混淆 公钥密码 图神经网络 生成式对抗网络 可证明安全 

分 类 号:TP309.7[自动化与计算机技术—计算机系统结构]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象