Ensuring privacy and protection from issuer corruption in digital identity systems is crucial. We propose a method for selective disclosure and privacy-preserving revocation of digital credentials using second-order Elliptic Curves and Boneh-Lynn-Shacham (BLS) signatures. We make holders able to present proofs of possession of selected credentials without disclosing them, and we protect their presentations from replay attacks. Revocations may be distributed among multiple revocation issuers using publicly verifiable secret sharing (PVSS) and activated only by configurable consensus, ensuring robust protection against issuer corruption. Our system's unique design enables extremely fast revocation checks, even with large revocation lists, leveraging optimized hash map lookups.


翻译:在数字身份系统中确保隐私并防范发行方腐败至关重要。本文提出一种利用二阶椭圆曲线与Boneh-Lynn-Shacham(BLS)签名实现数字凭证选择性披露与隐私保护撤销的方法。我们使持有者能够在不披露具体凭证内容的前提下,证明其拥有选定凭证的持有权,并保护其出示过程免受重放攻击。通过公开可验证秘密共享(PVSS)技术,撤销权限可分布式分配至多个撤销发行方,且仅当达成可配置共识时才被激活,从而确保对发行方腐败的强韧防护。本系统的独特设计借助优化的哈希映射查找机制,即使面对大规模撤销列表也能实现极速撤销验证。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+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
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
1+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
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
8+阅读 · 4月22日
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
人工智能即服务与未来战争(印度视角)
专知会员服务
3+阅读 · 4月22日
《美国战争部2027财年军事人员预算》
专知会员服务
2+阅读 · 4月22日
伊朗战争中的电子战
专知会员服务
5+阅读 · 4月22日
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
9+阅读 · 4月22日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+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
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
1+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员