TY  - THES
AB  - In dieser Dissertation untersuchen wir zwei die Privatsphäre wahrende attributbasierte kryptografische Primitiven: Attribute-based Signatures (ABS) und Updatable Anonymous Credentials (UAC). ABS Verfahren ermöglichen es Benutzern, Nachrichten unter Wahrung der Privatsphäre zu authentifizieren und gleichzeitig zu beweisen, dass ihre persönlichen Informationen, die als Attribute in ihren geheimen Schlüsseln kodiert sind, eine Authentifizierungsregel erfüllen. Wir erweitern das Sicherheitsmodell von ABS indem wir eine stärkere experimentbasierte Definition präsentieren und eine ideale ABS Funktionalität definieren, die in dem Universal Composability Framework (UC) sicher ist. Wir zeigen dann, dass die Definitionen äquivalent sind. Weiterhin zeigen wir, dass zwei existierende generische ABS Konstruktionen UC sicher sind. Weiterhin stellen wir ein ABS Verfahren vor, das unseres Wissens nach das erste ist, welches adaptiv sicher ist und gleichzeitig Signaturen konstanter Größe und arithmetische Schaltungen als Authentifizierungsregeln erreicht. Updatable Anonymous Credentials ermöglichen es Benutzern sich bei einem Dienst mittels Anonymous Credentials zu authentifizieren, die persönliche Informationen als Attribute kodieren und zertifizieren. Mit UAC können Benutzer vom Aussteller des Anonymous Credentials Aktualisierungen ihrer Attribute unter Wahrung der Privatsphäre erhalten, d.h. Aktualisierungen sind verborgen. Die Herausforderungen, die versteckte Aktualisierungen und Attribute für die experimentbasierten Sicherheitsdefinitionen von UAC bedeuten, lösen wir mit einer simulationsbasierten Anonymitätsdefinition und einer speziellen Extractability-Definition. Außerdem präsentieren wir eine generische Konstruktion von UAC und effiziente Instanziierungen. Abschließend diskutieren wir die Verbindung von UAC und ABS.
AU  - Eidens, Fabian
CY  - Paderborn
DA  - 2022
DO  - 10.17619/UNIPB/1-1653
DP  - Universität Paderborn
LA  - eng
N1  - Tag der Verteidigung: 15.12.2022
N1  - Universität Paderborn, Dissertation, 2022
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2022
SP  - 1 Online-Ressource (xv, 217 Seiten)
T2  - Institut für Informatik
TI  - Privacy-Preserving Cryptography: Attribute-Based Signatures and Updatable Credentials
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-44158
Y2  - 2026-01-16T05:52:43
ER  -