公钥模型中的并发知识提取
摘要：用知识提取作为一个基本概念来建模机器在计算复杂性意义上具有价值（证人）。这个概念为加密协议的设计和分析提供了一个重要工具，使得我们能够在不查看所谓的秘密状态的情况下讨论协议参与者的内部状态。然而，当交易是并发的（例如，在互联网上）并且参与者拥有公钥（在加密学中很常见）时，确保实体“知道”他们声称的知识，而对手可能在不同的交易之间有很好的协调，这就变得更加微妙并需要重新审视。在这里，我们研究如何形式化地处理通过互联网进行交互的各方（具有注册公钥）的知识拥有。更具体地说，我们研究了“并发知识提取”（CKE）在并发零知识（CZK）裸公钥（BPK）模型中的相对能力。
作者：Andrew C. Yao, Moti Yung, Yunlei Zhao
论文ID：0908.2476
分类：Computational Complexity
分类简称：cs.CC
提交时间：2009-08-19