Threshold Attribute-Based Signatures and Their Application to Anonymous Credential Systems.
Notice bibliographique
Résumé
Abstarct. Inspired by the recent developments in attribute-based encryption, in this paper we propose threshold attribute-based signatures (t-ABS). In a t-ABS, signers are associated with a set of attributes and verification of a signed document against a verification attribute set succeeds if the signer has a threshold number of (at least t) attributes in common with the verification attribute set. A t-ABS scheme enables a signature holder to prove possession of signatures by revealing only the relevant (to the verification attribute set) attributes of the signer, hence providing signer-attribute privacy for the signature holder. We define t-ABS schemes, formalize their security and propose two t-ABS schemes: a basic scheme that is selectively unforgeable and a second one that is existentially unforgeable, both provable in the standard model, assuming hardness of the computational Diffie-Hellman problem. We show that our basic t-ABS scheme can be augmented with two extra protocols that are used for efficiently issuing and verifying t-ABS signatures on committed values. We call the augmented scheme a threshold attribute based c-signature scheme (t-ABCS). We show how a t-ABCS scheme can be used to realize a secure threshold attribute-based anonymous credential system (t-ABACS) providing signer-attribute privacy. We propose a security model for t-ABACS and give a concrete scheme using t-ABCS scheme. Using the simulation paradigm, we prove that the credential system is secure if the t-ABCS scheme is secure.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».