Most of the existing signcryption schemes generate pseudonym by key generation center (KGC) and usually choose bilinear pairing to construct authentication schemes. The drawback is that these schemes not only consume heavy computation and communication costs during information exchange, but also can not eliminate security risks due to not updating pseudonym, which do not work well for resource-constrained smart terminals in cyber-physical power systems (CPPSs). The main objective of this paper is to propose a novel efficient signcryption scheme for resource-constrained smart terminals. First, a dynamical pseudonym self-generation mechanism (DPSGM) is explored to achieve privacy preservation and avoid the source being linked. Second, combined with DPSGM, an efficient signcryption scheme based on certificateless cryptography (CLC) and elliptic curve cryptography (ECC) is designed, which reduces importantly computation and communication burden. Furthermore, under random oracle model (ROM), the confidentiality and non-repudiation of the proposed signcryption scheme are transformed into elliptic curve discrete logarithm and computational Diffie-Hellman problems that cannot be solved in polynomial time, which guarantees the security. Finally, the effectiveness and feasibility of the proposed signcryption scheme are confirmed by experimental analyses.


翻译:大多数现有的信号加密计划都产生关键生成中心(KGC)的假名,通常选择双线配对来构建认证计划。其缺点是,这些计划不仅在信息交流过程中消耗大量计算和通信费用,而且无法消除因不更新假名而带来的安全风险,因为对网络物理动力系统(CPPS)中资源紧缺的智能终端来说,这种假名不起作用。本文件的主要目的是为资源受限制的智能终端提出一种全新的高效信号加密计划。首先,探索一种动态假名自动生成机制(DPSGM),以实现隐私保护,避免将源链接。第二,与DPSGM(DPSGM)一起,设计了一个基于无证书加密(CLC)和椭圆曲线加密(ECC)的有效信号加密计划,这大大降低了计算和通信负担。此外,在随机或手动模型(ROM)下,拟议信号加密计划的保密和非修复机制被转换成精密的曲线离析对数和计算结果链接。最后,一个基于无证书加密的测试方法的加密安全性方案无法被确定。

0
下载
关闭预览

相关内容

因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23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 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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24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 · 2015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 · 2013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
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月10日
VIP会员
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
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23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 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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24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 · 2015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 · 2013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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员