当前位置: 首页 > article >正文

传统密码协议(秘密共享协议)

在现代密码学领域密码协议扮演着至关重要的角色用于确保消息在传输和处理过程中的安全性和完整性。本栏目将深入讨论多种密码协议的细节和应用从基础的鉴别和密钥交换到秘密共享和不经意传输等。此外还将研究如何利用单项函数、对称密码和离散对数等技术来实现这些协议。鉴于对隐私保护的关注日益增加还将极少几种带有隐私保护功能的签名协议包括群签名、盲签名和门限签名等。这些协议不仅保证了消息的安全而且确保了用户的隐私权益。希望通过本栏目来分享读者能够对密码协议有一个全面和深入的理解并能够在实践中有效的应用这些协议。密码协议基础密码协议也称”安全协议“是一组基于密码学大的规则、流程和算法旨在保护消息安全和确保通信过程的可靠性。密码协议的设计目标是抵抗通信过程中的各种攻击如窃听、篡改、伪造、重放等满足真实性、机密性、完整性、抗抵赖性等基本要求。密码协议的设计和实现需要综合运用多种密码技术包括但不限于对称加密、非对称加密、数组签名、消息认证码以及杂凑函数等。这些技术共同作用以确保数据传输和处理过程的安全性和可靠性。在实际应用中密码协议发着至关重要的作用它们已经被广泛应用在互联网、物联网、移动通信等多个领域。根据应用场景的不同密码协议可以划分为不同的类型。下面主要介绍秘密共享协议、不经意传输协议、鉴别协议、密钥交换协议、比特承诺协议和带隐私保护的签名协议。秘密共享协议秘密共享的概念可以追溯到20世纪70年代Adi Shamir的开创性工作——Shamir秘密共享方案。秘密共享的基本原理是如密码、加密密钥货任何机密信息分割成多个份额分发给不同的参与方并定义一个阈值只有当足够数量大于等于定义的阈值的参与者合作组合他们的份额是才能够重构秘密。秘密共享在安全多方计算、分布式密钥生成、安全云计算、访问控制、隐私保护、数据共享等众多领域被广泛使用在需要多个参与方合作的同时保持共享信息的机密性和完整性的场景中发挥着至关重要的作用。下面将从目前最广泛使用的基本秘密共享协议以及可验证秘密共享、无可信中心的秘密共享协议等。1. 基本秘密共享协议本章节介绍Shamir秘密共享协议个Asmuth-Bloom秘密共享协议 。这连个协议是其他秘密共享协议的基础是构建其他安全协议或方案的基本工具。Shamir秘密共享协议是Adi Shamir与1979年基于拉格朗日插值多项式提出的Shamir秘密共享机制如下。a. 参数设置素数共享的秘密k参与者,可信中心TA,门限即大于或等于个参与者可恢复秘密。b. TA向参与者分配秘密份额的过程如下。1. TA随机选择次多项式,其中。2. TA在中选择个非零且互不相同的数计算。并以此将分配给参与者。c.个参与者使用各自掌握的份额恢复秘密的过程如下。1. 由拉格朗日插值公式重构多项式。2. 计算。Asmuth-Bloom 秘密共享协议基于中国剩余定理 。在该协议中分享给每个参与方的是与共享秘密关联的同余类具体机制如下。a. 参数设置共享的秘密S参与者可信中心TA门限即大于或等于个参与者可恢复秘密两两互素的整数,且满足,公开。b. TA向参与者分配秘密份额的过程如下。1. TA生成随机数且满足。2. TA依次计算,依次将分配给参与者。c.个参与者使用各自掌握的份额恢复密钥的过程如下。1. 由中国剩余定理求解同余方程组得其中。2. 计算。2. 可验证秘密共享协议可验证秘密共享协议最初由Benny Chor、ShafiGoldwasser、 Silvio Micali 与Baruch Awerbuch与1982年提出VSS协议是对秘密共享协议的扩展旨在解决秘密共享方案中的可验证性和完整性问题用于确保分发的秘密是正确的 并且可以验证每个参与者所拥有的份额的正确性。VSS协议的核心思想是通过引入交互式的验证机制使得每个参与者都能够验证其他参与者所提供的份额的正确性而不需要泄露秘密本身。VSS协议可以解决以下问题不诚实的参与方提供错误份额导致最后的恢复的秘密是错误的不诚实的分发者使参与方无法确认所收到的份额的正确性。VSS协议有秘密共享生成算法、秘密重建算法与验证算法构成。1987年Feldman基于Shamir秘密共享协议结合同台加密协议构造了可以抵抗包括可信中心在内的任意恶意低敌手其实不诚实参与者不超过。Feldman秘密共享协议机制如下。a. 参与设置循环群生成元阶位共享的秘密参与者可信中心TA门限即大于等于个参与者可恢复秘密。b. TA向参与者分配秘密份额的过程如下。1. TA随机选择次多项式其中。2. TA计算bin并依次 将分配给参与。3. TA计算并公开。c.个参与者使用各自掌握的份额恢复秘密的过程如下。1. 由拉格朗日插值公式重构多项式。2. 计算。d. 验证若参与方所得份额为则计算若则即所得份额正确。3. 无可信中心的秘密共享协议一些应用场景中不存在可信中心无法由可信中心向参与者分配秘密份额。针对此种应用场景提出了无可信中心的秘密共享协议。其基本思想为每个参与者分别运行一个相同参数下的秘密共享协议如都执行Shamir秘密共享协议 应用的秘密有每个参与者自行选取即每个参与者将自己作为可信中心然后与其他参与者执行秘密共享最终共享的秘密就是每个参与者所选的秘密之和。下面介绍以Sharmir秘密共享协议为基础构造五颗心中心的秘密共享协议。a. 参数设置素数参与者门限即大于或等于个参与者可恢复秘密。b. 每个参与者随机选取秘密生成次多项式其中的常数项为。c. 每个参与者分别计算并将分享给用户因此每个用户掌握的分享信息为其中。d. 秘密恢复任意个用户可根据掌握的份额使用Shamir秘密共享协议中的方法恢复。同样的对可验证秘密共享协议等进行改造可以构造满足不同需求的无可信中心的秘密共享协议。

相关文章:

传统密码协议(秘密共享协议)

在现代密码学领域,密码协议扮演着至关重要的角色,用于确保消息在传输和处理过程中的安全性和完整性。本栏目将深入讨论多种密码协议的细节和应用,从基础的鉴别和密钥交换,到秘密共享和不经意传输等。此外,还将研究如何…...

告别网盘限速烦恼!九大平台直链下载助手LinkSwift使用全攻略

告别网盘限速烦恼!九大平台直链下载助手LinkSwift使用全攻略 【免费下载链接】Online-disk-direct-link-download-assistant 一个基于 JavaScript 的网盘文件下载地址获取工具。基于【网盘直链下载助手】修改 ,支持 百度网盘 / 阿里云盘 / 中国移动云盘 …...

CANN PTO集合通信指令详解

集合通信指令详解(TGATHER / TSCATTER / TBROADCAST / TREDUCE) 【免费下载链接】pto-isa Parallel Tile Operation (PTO) is a virtual instruction set architecture designed by Ascend CANN, focusing on tile-level operations. This repository of…...

使用Taotoken后开发团队在模型API调用稳定性与延迟方面的实际体验分享

🚀 告别海外账号与网络限制!稳定直连全球优质大模型,限时半价接入中。 👉 点击领取海量免费额度 使用Taotoken后开发团队在模型API调用稳定性与延迟方面的实际体验分享 1. 背景与接入动机 我们是一个约十五人的中小型开发团队&a…...

腾讯元宝能生成带公式的WORD文档吗?

作为一名拥有15年以上大型系统架构经验的技术架构师,我日常工作中经常需要将AI生成的复杂技术方案、算法推导和系统设计文档从对话界面流转到可编辑的生产力环境中。腾讯元宝(腾讯混元大模型驱动的AI助手)在中文理解、代码生成和知识问答上表…...

考试复习录音整理太慢还听不清不会整理?可参考这套标准化整理流程

你是不是也碰到考试复习录音整理慢到崩溃,听不清口音、杂音反复拖进度条,半天出不了一篇能用的稿子?做学术要整理访谈讲座录音,一天大半时间耗在重复转写上?我踩过无数坑磨出来这套标准化整理流程,看完就能…...

手动记待办太慢写不完还整理不清?待办生成该这么用

手动记待办太慢,写不完还整理不清?我做内容创作五六年,跟你们一样,天天要处理一堆音视频素材,记各种待办,踩够坑了,今天就把2026我亲测好用的听脑待办生成方法说给你,看完就能用。我…...

LangGraph 中的记忆与上下文管理:让智能体不“失忆”

系列导读 你现在看到的是《LangGraph 多智能体编排开发实战:从入门到企业级应用》的第 5/10 篇,当前这篇会重点解决:记忆管理决定多智能体系统的对话连贯性,是企业级应用的必备能力。 上一篇回顾:第 4 篇《多智能体协作模式:串行、并行与混合编排实战》主要聚焦 三种协…...

SRv6-BE配置实战:从基础到验证,【Bluedroid】A2dp Source播放流程源码分析(10):音频传输与SBC编码机制深度解析(a2dp_sbc_send_frames)。

SRv6-BE 配置案例详解 SRv6(Segment Routing over IPv6)是一种基于IPv6的源路由技术,通过将路径信息编码在数据包头中实现灵活流量调度。SRv6-BE(Best Effort)是最基础的转发模式,以下为典型配置案例及技术…...

转:为什么你的企业文化做了半天,却还是流于表面?

个人理解: 企业文化存在于不同的“层次”上 人工饰物、价值观念、深层假设 企业文化的本质是大家共同习得的,使企业得以良好运转的信念和价值观 企业文化的核心内容往往是内隐、不可见的 企业文化本身并没有对错、好坏之分。想要理解企业文化的意义和价值…...

渲染引擎与性能拆解:自绘vs原生渲染vs Bridge的终极对决|跨平台框架深度对决②

跨平台框架深度对决系列 第2/4篇 Flutter vs KMP vs KuiKly vs RN,谁是2026年的最优解 第1篇:跨平台框架全景图——Flutter/KMP/KuiKly/RN的2026年格局 第2篇:渲染引擎与性能拆解——自绘vs原生渲染vs Bridge的终极对决(本篇&…...

布尔类型、比较运算符、逻辑运算符

布尔类型布尔类型是Python中的基本数据类型之一&#xff0c;只有两个值&#xff1a;True和False&#xff0c;分别表示逻辑上的“真”和“假”。布尔类型常用于条件判断和逻辑运算。bool_true True bool_false False print(type(bool_true)) # 输出: <class bool> …...

好用的电脑软件工具

MSEdgeRedirect&#xff1a;如果有默认浏览器是chrome&#xff0c;但是在QQ点开链接默认跳转到edge&#xff0c;可以使用这个软件。软件作用是强制重定向链接从edge->chrome。KMS&#xff1a;激活Windows系统激活office三件套。关闭Win11系统自动更新工具&#xff1a;联想官…...

对比自行维护与使用Taotoken在API密钥管理与审计上的差异

&#x1f680; 告别海外账号与网络限制&#xff01;稳定直连全球优质大模型&#xff0c;限时半价接入中。 &#x1f449; 点击领取海量免费额度 对比自行维护与使用Taotoken在API密钥管理与审计上的差异 在构建基于大模型的应用时&#xff0c;API密钥的管理与审计是保障服务安…...

AI、VR、AR与元宇宙在人力资源管理中的融合应用与落地实践

1. 项目概述&#xff1a;当HR遇见未来科技最近和几位做人力资源的朋友聊天&#xff0c;发现一个挺有意思的现象&#xff1a;大家嘴上都在聊数字化转型&#xff0c;但一提到AI、VR这些具体技术&#xff0c;很多人第一反应还是“那是IT部门的事”或者“听起来很酷&#xff0c;但离…...

EGAgent框架:基于实体关系图的长视频语义理解技术

1. 项目概述&#xff1a;当长视频遇见实体图最近在整理一段两小时的会议录像时突然意识到&#xff1a;人类理解长视频的核心能力&#xff0c;其实在于大脑能自动构建场景中的人物、物体及其关系网络。这种认知启发促使我们团队开发了EGAgent框架——一个通过动态构建和更新实体…...

CANN/ops-cv图像裁剪与调整大小算子

CropAndResize 【免费下载链接】ops-cv 本项目是CANN提供的图像处理、目标检测相关的算子库&#xff0c;实现网络在NPU上加速计算。 项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-cv 产品支持情况 产品是否支持Ascend 950PR/Ascend 950DT√Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 …...

CANN/pyasc向量加法API

asc.language.basic.add 【免费下载链接】pyasc 本项目为Python用户提供算子编程接口&#xff0c;支持在昇腾AI处理器上加速计算&#xff0c;接口与Ascend C一一对应并遵守Python原生语法。 项目地址: https://gitcode.com/cann/pyasc asc.language.basic.add(dst: Loca…...

可长期合作的定制软件开发公司技术服务商

别再为软件定制烦恼&#xff01;这家公司用十年经验&#xff0c;彻底解决企业开发痛点当我们为一项重要的业务、一个创新的点子&#xff0c;或是整个企业的数字化转型寻求软件支持时&#xff0c;找到一家靠谱的软件开发服务商&#xff0c;往往比软件开发本身更令人头疼。预算超…...

AI记忆代理技术:持久化记忆与在线强化学习的融合

1. 项目概述&#xff1a;记忆代理的进化方向在AI代理技术快速发展的当下&#xff0c;mem-agent项目提出了一个颇具前瞻性的解决方案——通过持久化、人类可读的记忆系统与在线强化学习相结合&#xff0c;打造具有长期记忆能力的智能代理。这个开源项目本质上是在解决当前AI代理…...

MCP协议与Ollama本地大模型集成:构建私有AI工作流

1. 项目概述&#xff1a;当MCP协议遇上本地大模型 最近在折腾本地AI工作流的朋友&#xff0c;估计都绕不开两个东西&#xff1a;一个是Ollama&#xff0c;它让在本地跑各种开源大模型变得跟安装软件一样简单&#xff1b;另一个是新兴的MCP&#xff08;Model Context Protocol&…...

长期使用中观察到的Taotoken服务稳定性与客服响应体验

&#x1f680; 告别海外账号与网络限制&#xff01;稳定直连全球优质大模型&#xff0c;限时半价接入中。 &#x1f449; 点击领取海量免费额度 长期使用中观察到的Taotoken服务稳定性与客服响应体验 在将多个大模型API接入业务系统的过程中&#xff0c;服务的稳定性和遇到问题…...

基于Signal协议自建去中心化安全通信服务:Signal-Bastion部署指南

1. 项目概述&#xff1a;构建一个去中心化的安全通信堡垒最近在折腾一个挺有意思的项目&#xff0c;叫 Signal-Bastion。这名字一听就很有感觉&#xff0c;“Bastion”是堡垒、要塞的意思&#xff0c;而“Signal”则指向了那个以安全著称的即时通讯应用。所以&#xff0c;这个项…...

从代码复用到能力复用:探索技能化开发平台的设计与实践

1. 项目概述&#xff1a;一个面向开发者的技能复用与协作平台最近在和一些独立开发者朋友交流时&#xff0c;大家普遍提到一个痛点&#xff1a;很多项目里用到的功能模块、工具函数、甚至是完整的业务逻辑&#xff0c;其实在不同项目中是高度重复的。每次新开一个项目&#xff…...

CLaRa框架:融合检索与生成的连续潜在推理技术

1. CLaRa框架概述CLaRa&#xff08;Continuous Latent Reasoning&#xff09;是一种融合检索与生成能力的统一框架&#xff0c;其核心创新在于通过连续潜在空间建模实现推理过程的端到端优化。我在实际NLP项目中发现&#xff0c;传统方法通常将检索和生成视为独立模块&#xff…...

Alpamayo 1.5:自动驾驶推理模型的进化与实战指南

1. 从Alpamayo 1到1.5&#xff1a;推理型自动驾驶模型的进化之路去年CES展会上首次亮相的Alpamayo开放平台&#xff0c;如今迎来了它的1.5版本升级。这个包含100亿参数的开源推理模型&#xff0c;正在重新定义自动驾驶开发者的工作方式。与初代版本相比&#xff0c;Alpamayo 1.…...

CLaRa框架:统一检索与生成的连续潜在空间AI推理

1. 项目概述CLaRa&#xff08;Continuous Latent Reasoning&#xff09;是一个将检索与生成任务统一在连续潜在空间进行推理的AI框架。这个架构最吸引我的地方在于它打破了传统NLP系统中检索模块与生成模块割裂的现状——过去我们需要分别训练检索模型和生成模型&#xff0c;再…...

Falcon 7B混合分布式微调实战与优化策略

1. 混合分布式微调Falcon 7B的核心挑战当我们需要对Falcon 7B这种规模的模型进行微调时&#xff0c;单机显存容量很快会成为瓶颈。我最近在一个实际项目中尝试了混合分布式策略&#xff0c;将模型参数、优化器状态和数据样本同时进行切分&#xff0c;最终在8块A100上实现了接近…...

CANN/ops-cv线性插值缩放算子

ResizeLinear 【免费下载链接】ops-cv 本项目是CANN提供的图像处理、目标检测相关的算子库&#xff0c;实现网络在NPU上加速计算。 项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-cv 产品支持情况 产品是否支持 Ascend 950PR/Ascend 950DT √ Atlas A3 训练系列产品/Atlas A…...

Sunshine游戏串流实战指南:10分钟搭建你的私人游戏云平台

Sunshine游戏串流实战指南&#xff1a;10分钟搭建你的私人游戏云平台 【免费下载链接】Sunshine Self-hosted game stream host for Moonlight. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/su/Sunshine 你是否想过将家中高性能电脑的游戏体验延伸到任何设备上&…...