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保护敏感数据在各个领域至关重要，包括信息技术，网络安全和医疗保健记录。在大型网络中实施加密数据的精确访问策略至关重要。基于属性的加密（ABE）是解决此挑战的解决方案，同时启用加密和访问控制。由于量子计算的进步，量子安全措施的重要性越来越大，对加密数据的量子抗性访问控制机制的需求越来越不断提高，这是基于基于晶格的属性加密所指的。但是，一些现有的基于格子的安倍计划缺乏对细粒度访问政策的强大支持。本文介绍了改进的基于关键策略属性的加密（KP-ABE）方案，该方案扩展了超出阈值门以支持任何布尔电路。在无法区分的CPA游戏下，在选择性安全模型中以错误（LWE）的假设为基础，拟议方案的安全性基于学习。值得注意的是，该方案非常适合布尔函数的分离正常形式（DNF）表示，为加密数据提供了增强的灵活性和访问控制机制的安全性和安全性。
使用强大的细粒访问策略增强基于格子的安倍
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