Riding on Asymmetry: Efficient ABE for Branching Programs.
Notice bibliographique
Résumé
In an Attribute-Based Encryption (ABE) a ciphertext, encrypting message µ, is associated with a public attribute vector x and a secret key skP is associated with a predicate P. The decryption returns µ if and only if P (x) = 1. ABE provides efficient and simple mechanism for data sharing supporting fine-grained access control. Moreover, it is used as a critical component in constructions of succinct functional encryption, reusable garbled circuits, token-based obfuscation and more. In this work, we describe a new efficient ABE scheme for a family of branching programs with short secret keys over a small ring. In particular, in our constriction the size of the secret key for a branching program P is |P |+poly(λ), where λ is the security parameter. Our construction is secure assuming nω(1)-hardness of standard Learning With Errors (LWE) problem, resulting in small ring modulo. Previous constructions relied on nO(logn)-hardness of LWE (resulting in large ring modulo) or had large secret keys of size |P |×poly(λ). We rely on techniques developed by Boneh et al. (EUROCRYPT’14) and Brakerski et al. (ITCS’14) in the context of ABE for circuits and fully-homomorphic encryption.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».