論文の概要: Selective disclosure of claims from multiple digital credentials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15447v2
- Date: Thu, 23 May 2024 11:26:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 06:29:07.894098
- Title: Selective disclosure of claims from multiple digital credentials
- Title(参考訳): 複数のデジタル認証情報からのクレームの選択的開示
- Authors: Šeila Bećirović Ramić, Irfan Prazina, Damir Pozderac, Razija Turčinhodžić Mulahasanović, Saša Mrdović,
- Abstract要約: 本稿では,MerkleハッシュツリーとBoneh-Lynn-Shachamシグネチャを組み合わせた選択的開示手法を提案する。
選択的な開示に加えて、このアプローチを用いて複数の発行者が署名した証明書の発行を可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digital credentials represent a cornerstone of digital identity on the Internet. To achieve privacy, certain functionalities in credentials should be implemented. One is selective disclosure, which allows users to disclose only the claims or attributes they want. This paper presents a novel approach to selective disclosure that combines Merkle hash trees and Boneh-Lynn-Shacham (BLS) signatures. Combining these approaches, we achieve selective disclosure of claims in a single credential and creation of a verifiable presentation containing selectively disclosed claims from multiple credentials signed by different parties. Besides selective disclosure, we enable issuing credentials signed by multiple issuers using this approach.
- Abstract(参考訳): デジタル認証は、インターネット上のデジタルIDの基盤である。
プライバシーを達成するには、資格情報の特定の機能を実装する必要がある。
一つは選択的な開示で、ユーザーは自分の望むクレームや属性だけを開示できる。
本稿では,Merkle ハッシュツリーと Boneh-Lynn-Shacham (BLS) シグネチャを組み合わせた選択開示手法を提案する。
これらの手法を組み合わせることで、単一資格のクレームを選択的に開示し、異なる当事者が署名した複数のクレデンシャルから選択的に開示されたクレームを含む検証可能なプレゼンテーションを作成する。
選択的な開示に加えて、このアプローチを用いて複数の発行者が署名した証明書の発行を可能にする。
関連論文リスト
- Balancing Confidentiality and Transparency for Blockchain-based Process-Aware Information Systems [46.404531555921906]
機密性と透明性の両立を目的とした,ブロックチェーンベースのPAISアーキテクチャを提案する。
スマートコントラクトは公開インタラクションを制定、強制、保存し、属性ベースの暗号化技術は機密情報へのアクセス許可を指定するために採用されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-07T20:18:36Z) - Randomization Techniques to Mitigate the Risk of Copyright Infringement [48.75580082851766]
著作権保護の現在の慣行を補完する潜在的なランダム化手法について検討する。
これは、著作権の先例において実質的な類似性を決定する規則の固有の曖昧さによって動機付けられている。
差分プライバシーのような同様にランダム化されたアプローチは、プライバシーリスクを軽減することに成功している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-21T20:55:00Z) - DePrompt: Desensitization and Evaluation of Personal Identifiable Information in Large Language Model Prompts [11.883785681042593]
DePromptは、プロンプトのための脱感作保護および有効性評価フレームワークである。
我々は、コンテキスト属性を統合し、プライバシタイプを定義し、高精度なPIIエンティティ識別を実現する。
私たちのフレームワークはプロンプトに適応可能で、テキストのユーザビリティに依存したシナリオに拡張できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-16T02:38:25Z) - Robust Utility-Preserving Text Anonymization Based on Large Language Models [80.5266278002083]
テキストの匿名化は、プライバシーを維持しながら機密データを共有するために重要である。
既存の技術は、大規模言語モデルの再識別攻撃能力の新たな課題に直面している。
本稿では,3つのLCMベースコンポーネント – プライバシ評価器,ユーティリティ評価器,最適化コンポーネント – で構成されるフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T14:28:56Z) - SD-BLS: Privacy Preserving Selective Disclosure of Verifiable Credentials with Unlinkable Threshold Revocation [0.0]
本稿では,デジタル認証情報の選択的開示とプライバシ保護のための方法を提案する。
2階楕円曲線とBoneh-Lynn-Shacham(BLS)符号を用いる。
システムのユニークな設計は、大規模なリコールリストであっても、非常に高速なリコールチェックを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-27T09:41:13Z) - Unified Mechanism-Specific Amplification by Subsampling and Group Privacy Amplification [54.1447806347273]
サブサンプリングによる増幅は、差分プライバシーを持つ機械学習の主要なプリミティブの1つである。
本稿では、メカニズム固有の保証を導出するための最初の一般的なフレームワークを提案する。
サブサンプリングが複数のユーザのプライバシに与える影響を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T19:36:05Z) - On Cryptographic Mechanisms for the Selective Disclosure of Verifiable Credentials [39.4080639822574]
認証資格は、物理的資格のデジタルアナログである。
検証者に提示して属性を明らかにしたり、クレデンシャルに含まれる属性を述語することも可能だ。
プレゼンテーション中にプライバシを保存する1つの方法は、クレデンシャル内の属性を選択的に開示することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T08:22:28Z) - Redactable and Sanitizable Signature Schemes: Applications and
Limitations for use in Decentralized Digital Identity Systems [8.501327327617313]
リアクティブルシグネチャスキームとサニチザブルシグネチャスキームは、与えられたデジタルメッセージの変更を許可し、有効なシグネチャを保持する方法である。
本稿では,これらのプロトコルをデジタル認証上に実装し,それらの適合性を評価するために,他のプライバシ向上手法と比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T10:28:25Z) - Breaking the Communication-Privacy-Accuracy Tradeoff with
$f$-Differential Privacy [51.11280118806893]
サーバが複数のユーザの協調的なデータ分析を,プライバシの懸念と限られた通信能力で調整する,フェデレートされたデータ分析問題を考える。
有限出力空間を有する離散値機構の局所的差分プライバシー保証を$f$-differential privacy (DP) レンズを用いて検討する。
より具体的には、様々な離散的評価機構の厳密な$f$-DP保証を導出することにより、既存の文献を前進させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-19T16:58:53Z) - No Intruder, no Validity: Evaluation Criteria for Privacy-Preserving
Text Anonymization [0.48733623015338234]
自動テキスト匿名化システムを開発する研究者や実践者は,その評価手法が,個人を再同定から保護するシステムの能力に本当に反映しているかどうかを慎重に評価すべきである。
本稿では,匿名化手法の技術的性能,匿名化による情報損失,不正文書の非匿名化能力を含む評価基準のセットを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-16T18:18:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。