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1.
无高斯噪声的全同态加密方案
李明祥, 刘照, 张明艳
计算机应用
2017, 37 (12):
3430-3434.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.12.3430
基于带舍入学习（LWR）问题，一个分级全同态加密方案最近被提出。LWR问题是带误差学习（LWE）问题的变型，但它省掉了代价高昂的高斯噪声抽样，因此与现有基于LWE问题的全同态加密方案相比，该基于LWR问题的全同态加密方案具有更高的计算效率。然而，该基于LWR问题的全同态加密方案在同态运算时需要输入用户的运算密钥。因此，基于LWR问题构造了一个新的分级全同态加密方案，该方案在同态运算时不需要输入用户的运算密钥。鉴于所提方案可应用于构造基于身份的全同态加密方案、基于属性的全同态加密方案等，它具有比最近所提出的基于LWR问题的全同态加密方案更广泛的应用场景。
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