Security of BLS and BGLS signatures in a multi-user setting
Notice bibliographique
Résumé
Traditional single-user security models do not necessarily capture the power of real-world attackers. A scheme that is secure in the single-user setting may not be as secure in the multi-user setting. Inspired by the recent analysis of Schnorr signatures in the multi-user setting, we analyse Boneh-Lynn-Shacham (BLS) signatures and Boneh-Gentry-Lynn-Shacham (BGLS) aggregate signatures in the multi-user setting. We obtain a tight reduction from the security of key-prefixed BLS in the multi-user model to normal BLS in the single-user model. We introduce a multi-user security model for general aggregate signature schemes, in contrast to the original “chosen-key” security model of BGLS that is analogous to the single-user setting of a signature scheme. We obtain a tight reduction from the security of multi-user key-prefixed BGLS to the security of multi-user key-prefixed BLS. Finally, we apply a technique of Katz and Wang to present a tight security reduction from a variant of multi-user key-prefixed BGLS to the computational co-Diffie-Hellman (co-CDH) problem. All of our results for BLS and BGLS use type III pairings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».