标准模型下可证安全盲签名方案的研究及其应用

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1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________硕士学位论文标准模型下可证安全盲签名方案的研究及其应用学位申请人：张婷婷学科专业：应用数学指导教师：左黎明副教授答辩日期：独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外

2、，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。本

3、人签名____________导师签名__________日期___________摘要标准模型下可证安全盲签名方案的研究及其应用摘要随着计算机信息网络的迅速发展，信息化和数字化正在渗透着人们生活的每一个角落。虽然信息网络的构建给人们的工作和生活带来了极大的便利，但同时也给无处不在的信息造成了巨大的威胁。为了保证信息在传输过程中的完整性和对数据发送者的身份进行认证，发送者使用私钥通过签名技术对摘要信息进行签名。将签名与该摘要信息一起发送给接收者，接收者只能使用发送者的公钥对摘要信息进行验证签名。盲签名的出现，能够

4、解决用户隐私保护的问题。在盲签名体制中，用户首先引入盲化因子对消息进行盲化，然后将盲化后的消息发送给签名者，签名者对其签名后，用户对签名进行脱盲处理，从而得到原始签名。由于盲签名可以有效保护文件的真实内容，因此在电子商务、电子政务的应用越来越广泛，但目前大部分方案大都基于随机预言机模型。本文主要对标准模型下的盲签名技术进行研究。首先对研究背景、研究现状和基础知识进行了介绍，然后提出一种标准模型下带免责契约的盲签名方案，对方案的安全性进行了分析，最后给出了关键实现及其应用。具体研究成果如下：1.从盲性本质出发，利用

5、双线性映射在Waters签名方案基础上提出一种带免责契约的标准模型下可证安全的具有盲性特征的签名方案，并给出相应的安全性证明。该方案使用免责契约，若事后认定待签名消息对签名者有害，可根据免责契约认定盲签名无效，这样可以保护签名者利益不受侵害，同时该方案具有自脱盲的特征，消息持有者无需再次对签名进行脱盲处理，方案效率有所提高。针对本文提出的方案，在标准模型下，给出方案在自适应性选择消息攻击下是存在性不可伪造的。通过与几种类似方案进行效率比较，结果表明本文方案具有较高的效率。2.在Linux系统下开源PBC库源码基础

6、上，将PBC库迁移到Windows7操作平台，改进和优化了双线性对运算库，在VisualStudio2012版本下实现了本文方案，给出了关键性的源码，并进行了仿真。最后将本文方案应用于高铁列车运行状态记录仪的安全数据传输协议中，用于保证采集数据来源的可靠性和合法性。关键词：盲签名，可证安全，双线性对，标准模型IAbstractRESEARCHANDAPPLICATIONOFAPROVENSECUREBLINDSIGNATURESCHEMEINTHESTANDARDMODELABSTRACTWiththerapid

7、developmentofthecomputerinformationnetwork,informationanddigitizationarepermeatingeverycornerofpeople'slife.Althoughtheconstructionofinformationnetworkhasbroughtgreatconveniencetopeople'sworkandlife,italsoposesagreatthreattotheubiquitousinformation.Inordertoe

8、nsuretheintegrityoftheinformationinthetransmissionprocess,theidentityofthesenderandthenon-repudiationofthetransaction,thesenderofthedatausestheprivatekeytosignthesummaryinformationthrough