The Medical Internet of Things (MIoT) harbors resource-limited medical embedded devices that collect security-sensitive data from users for analysis, monitoring, and diagnosis. Digital signatures play a foundational role in ensuring the authentication and integrity of this sensitive medical information, critical for the trustworthiness of MIoT applications. However, traditional signatures used in current IoT systems may lack the necessary long-term security and are vulnerable to emerging quantum computer threats. NISt's PQC standards impose heavy overhead unsuitable for battery-limited MIoT devices. Efforts to design more computationally efficient PQ signatures have faced challenges, either introducing significant memory overhead and potential vulnerabilities or relying on strong assumptions. Hence, this paper introduces INFinity-HORS (INF-HORS), a lightweight PQ digital signature. To the best of our knowledge, INF-HORS is the first signer-optimal hash-based signature offering polynomial unbounded signing capabilities under minimal architectural assumptions. Unlike other PQ signatures, INF-HORS does not require hyper-tree structures or incur the high memory usage seen in multivariate counterparts. Our performance analysis confirms that INF-HORS is significantly more computationally efficient than NIST PQC standards like Dilithium and SPHINCS+. We prove INF-HORS's security in the random oracle model and show through experiments that it achieves 20x faster signature generation and smaller signature and private key sizes compared to BLISS-I on an 8-bit ATxmega128A1 microcontroller. INF-HORS does not rely on non-colluding verification servers, secure enclaves, or trusted verification assisting entities, minimizing security risks and making it ideal for MIoT with minimal cryptographic overhead and strong security assumptions.


翻译:医疗物联网(MIoT)包含资源受限的医疗嵌入式设备,这些设备收集用户的安全敏感数据用于分析、监测和诊断。数字签名在确保这些敏感医疗信息的认证和完整性方面起着基础性作用,这对MIoT应用的可信性至关重要。然而,当前物联网系统中使用的传统签名可能缺乏必要的长期安全性,且易受新兴量子计算机威胁。美国国家标准与技术研究院(NIST)的后量子密码(PQC)标准引入的重计算开销不适用于电池受限的MIoT设备。为提高计算效率而设计的后量子签名方案面临挑战,要么引入显著的内存开销和潜在漏洞,要么依赖强假设。为此,本文提出INFinity-HORS(INF-HORS),一种轻量级后量子数字签名方案。据我们所知,INF-HORS是首个在最小架构假设下提供多项式无界签名能力的签名者最优哈希签名方案。与其他后量子签名不同,INF-HORS无需超树结构,也不引入多元签名方案中的高内存消耗。性能分析证实,INF-HORS在计算效率上显著优于Dilithium和SPHINCS+等NIST PQC标准。我们证明了INF-HORS在随机预言机模型下的安全性,并通过实验表明,在8位ATxmega128A1微控制器上,其签名生成速度比BLISS-I快20倍,且签名和私钥尺寸更小。INF-HORS不依赖非共谋验证服务器、安全飞地或可信验证辅助实体,从而最小化安全风险,使其成为密码开销极小且安全假设强健的理想MIoT方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

Mac 平台下的最佳 GTD 软件之一.有 iOS 版本. culturedcode.com/things
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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
2+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
Arxiv
14+阅读 · 2021年11月27日
VIP会员
最新内容
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:48
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
7+阅读 · 今天8:46
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
9+阅读 · 今天5:37
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
7+阅读 · 今天5:35
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:24
相关VIP内容
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
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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
2+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员