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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Approximate-Deterministic Public Key Encryption from Hard Learning Problems

verfasst von : Yamin Liu, Xianhui Lu, Bao Li, Wenpan Jing, Fuyang Fang

Erschienen in: Progress in Cryptology – INDOCRYPT 2016

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We introduce the notion of approximate-deterministic public key encryption (A-DPKE), which extends the notion of deterministic public key encryption (DPKE) by allowing the encryption algorithm to be “slightly” randomized. However, a ciphertext convergence property is required for A-DPKE such that the ciphertexts of a message are gathering in a small metric space, while ciphertexts of different messages can be distinguished easily. Thus, A-DPKE maintains the convenience of DPKE in fast search and de-duplication on encrypted data, and encompasses new constructions. We present two simple constructions of A-DPKE, respectively from the learning parity with noise and the learning with errors assumptions.

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Metadaten
Titel
Approximate-Deterministic Public Key Encryption from Hard Learning Problems
verfasst von
Yamin Liu
Xianhui Lu
Bao Li
Wenpan Jing
Fuyang Fang
Copyright-Jahr
2016
Buch
Progress in Cryptology – INDOCRYPT 2016

Print ISBN: 978-3-319-49889-8

Electronic ISBN: 978-3-319-49890-4

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-49890-4_2