Forward-secure signatures guarantee that the signatures generated before the compromise of private key remain secure, and therefore offer an enhanced compromise-resiliency for real-life applications such as digital forensics, audit logs, and financial systems. However, the vast majority of state-of-the-art forward-secure signatures rely on conventional intractability assumptions and therefore are not secure against quantum computers. Hash-based signatures (HBS) (e.g., XMSS) can offer forward-secure post-quantum security. However, they are efficient only for a pre-defined number of messages to be signed and incur high key generation overhead, highly expensive signing, and large signature sizes for an increasing number of messages. It is an open problem to develop quantum-safe forward-secure signatures that are efficient and practical with a signing capability scalable to their security parameters. In this work, we propose a new series of post-quantum signatures that we call FROG (Forward-secuRe pOst-quantum siGnature). Unlike HBS alternatives, FROG can achieve highly computational efficient signatures with sub-linear key/signature sizes and (practically) unbounded signing capability. This is achieved by transforming suitable post-quantum signatures into forward-secure settings via MMM constructions. We investigated the transformation of prominent post-quantum secure signatures such as Dilithium, WOTS, and BLISS with MMM. Our experiments indicate that FROG outperforms XMSS for the vast majority (if not all for a large number of messages) of performance metrics. We also discuss one-time variants of these base signature schemes that can push the performance of FROG to the edge. Overall, FROG shows a better performance than the existing alternatives with forward-security and therefore is an ideal alternative for the standardization efforts for forward-secure post-quantum signatures.


翻译:前方安全签名保证在私人钥匙妥协之前生成的签名仍然安全,因此,对于数字法证、审计日志和财务系统等真实生活中应用软件来说,这些签名为更多的数字法证、审计日志和财务系统等真实生活中的应用提供了更大的折中抵抗力。然而,绝大多数最先进的远前安全签名依赖于传统的可吸引性假设,因此对量子计算机来说并不可靠。基于散装的签名(例如,XMSS)可以提供远方安全后方钥匙安全。然而,这些签名仅对预定义数量的信息签名和生成高关键生成管理、昂贵的签名以及数量不断增加的信息的大型签名来说是有效的。开发远端安全前方安全签名是一个公开的问题,其签名能力可升级到其安全参数。在这项工作中,我们称之为FRIOG(前方系统)的新的一系列后方签名(前方安全度后方信息,我们所有OF-QOMS的多数版本) 。不同于HBIS的替代品, FRIO可以实现高端高效的签名,而后方系统前方系统运行系统测试能力则显示甚前方系统/正方数据。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
15+阅读 · 2022年1月24日
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月10日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
VIP会员
相关VIP内容
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员