Decoupled and Privacy-Preserving Key Generation in ABE Under the Minimal Disclosure Principle

计算机科学 钥匙(锁) 可验证秘密共享 加密 架空(工程) 协议(科学) 密码学 密码协议 推论 数学证明 密钥生成 信息泄露 分布式计算 零知识证明 访问控制 过程(计算) 理论计算机科学 方案(数学) 计算机网络 计算 计算机安全 密码原语 公钥密码术 基于属性的加密 对称密钥算法 关系(数据库) 信息隐私 组密钥 服务器 通信协议 密钥管理 混合密码体制
作者
Zhiqiang Zhang,Youwen Zhu,Xiaodong Yang,Xiaohui Ding,Changhee Hahn,Jian Wang,Junbeom Hur
出处
期刊:IEEE Transactions on Information Forensics and Security [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:21: 2478-2491
标识
DOI:10.1109/tifs.2026.3666910
摘要

Attribute-Based Encryption (ABE) enables fine-grained access control over outsourced data, but its key generation process typically requires users to disclose their complete attribute sets, introducing significant privacy risks. Existing privacy-preserving approaches—such as those based on zero-knowledge proofs or tightly coupled interactive protocols—suffer from limited scalability, high communication costs, and insufficient support for selective attribute disclosure. To address these limitations, we propose a privacy-enhancing key generation protocol guided by the principle of Minimal Disclosure, which ensures that users disclose only the minimally necessary subset of attributes required for authorization. Our protocol decouples attribute verification from key issuance: users first obtain cryptographically verifiable attribute tokens, and later issue blinded key requests over selectively chosen attributes. This design enables selective disclosure, supports reusable attribute credentials, and enhances user autonomy. To improve scalability, we introduce a lightweight batch verification mechanism that reduces computation and communication overhead for the attribute authority. We prove that our protocol achieves the binding and hiding properties under standard cryptographic assumptions, and we formally verify these guarantees in the symbolic model using the ProVerif tool. In addition, we propose two privacy metrics—Attribute Inference Gain (AIG) and Privacy Gain (PG)—alongside an entropy-based analysis to quantify resistance against attribute inference attacks. Experimental results show that our scheme effectively mitigates inference leakage while offering substantial efficiency gains compared to existing schemes.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
在水一方的应助被hello采纳,获得10
1秒前
夜月残阳的应助被undergo采纳,获得10
1秒前
1秒前
xm发布了新的文献求助10
1秒前
自由飞翔发布了新的文献求助30
2秒前
只爱科研狗完成签到,获得积分10
2秒前
molihuakai的应助被丰盛的煎饼采纳,获得10
2秒前
2秒前
ava完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
fauna完成签到 ,获得积分10
3秒前
HAND发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
4秒前
可靠的冰夏完成签到,获得积分10
4秒前
Sea_U的应助被凯隐皇帝采纳,获得10
5秒前
melo发布了新的文献求助10
5秒前
frankk发布了新的文献求助20
6秒前
6秒前
起名困难户完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
8秒前
99990发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
大个的应助被HouYv采纳,获得10
8秒前
kay完成签到,获得积分10
8秒前
aaaa完成签到 ,获得积分10
8秒前
Tetryl发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
星辰大海的应助被刘世敏采纳,获得10
9秒前
Hzz发布了新的文献求助10
9秒前
AN发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
YS0701完成签到,获得积分10
9秒前
斯文寒珊完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
彭于晏的应助被磊123采纳,获得10
10秒前
紫色茄子完成签到 ,获得积分10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Reagents for Organic Synthesis, 14 Volume Set, 2nd Edition(本书共14册,本求助8volume-14volume共7册,独立harcover版本,非网络版本e-EROS 版,不能网络版转化PDF或提取PDF) 2000
Nanocomposite Removal of Pesticides from Wastewater 2000
Электротехническая система магнитожидкостной герметизации валов регулируемых электродвигателей 800
Practical Manual of Forensic Psychophysiology: Methodology, Execution, and Fields of Application 800
Holistic Discourse Analysis, Second Edition by Robert E. Longacre 666
Problems and Solutions for Integer and Combinatorial Optimization: Building Skills in Discrete Optimization 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 内科学 复合材料 催化作用 心理学 人工智能 细胞生物学 光电子学 无机化学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7938386
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9424309
关于积分的说明 20966416
捐赠科研通 7526524
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3366778
关于科研通互助平台的介绍 2503672
邀请新用户注册赠送积分活动 2398609