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Enhancing data security using multivariate polynomial based McEliece encryption with advanced hash-based message authentication
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DOI：10.1007/s11416-026-00603-6.png)
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摘要
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近年来公钥密码学取得了许多新进展。本文提出了一种新颖的多变量映射，促进了多变量多项式的性质，并通过结合多变量多项式与戈帕多项式设计了改进的McEliece公钥密码系统。基于纠错算法，该McEliece公钥密码系统被设计为能够抵御量子攻击。所提出的方案通过将变量空间划分为有限域上的有限区间来离散化多变量映射，从而能够在离散网格点上评估多项式。例如，可以通过评估多变量多项式来构建代码，这些多项式可以用于构建戈帕码。戈帕多项式在给定位置处的根对应于所提出的多变量多项式密码系统。最后，使用改进的McEliece密码系统加密的消息进一步通过基于Keccak-256哈希函数的基于哈希的消息认证码（HMAC）进行认证。这通过创建加密数据的唯一哈希值来提供完整性和认证。多变量多项式克服了先前系统中大公钥尺寸、低效率、高复杂性和安全性差等缺点，同时提供了更高的安全性，并在安全通信和高效消息传输方面优于用户。总体而言，所提出的方案在与其他最新方案相比时，分别实现了2.713 ms和1.162 ms的总体加密和解密时间，以及98.12 kb的存储效率。
Keyword:
Data security
Multivariate polynomial
McEliece public key cryptosystem
Quantum attack
Goppa polynomials
Post-quantum cryptography
And HMACs
期刊
J
IF:
1.9
论文数:
44
被引数:
0
机构
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