論文の概要: Multiparty Selective Disclosure using Attribute-Based Encryption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09034v1
• Date: Wed, 14 May 2025 00:08:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.332256
• Title: Multiparty Selective Disclosure using Attribute-Based Encryption
• Title（参考訳）: Attribute-based Encryption を用いた多人数選択公開
• Authors: Shigenori Ohashi,
• Abstract要約: 本研究では,属性ベース暗号化(ABE)を用いたSD-JWT(Selective Disclosure Web Token)開示のメカニズムを提案する。 Ciphertext-Policy ABEを既存のSD-JWTフレームワークに統合することにより、ホルダーは情報開示に復号ポリシーを割り当て、情報が選択的に開示されることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study proposes a mechanism for encrypting SD-JWT (Selective Disclosure JSON Web Token) Disclosures using Attribute-Based Encryption (ABE) to enable flexible access control on the basis of the Verifier's attributes. By integrating Ciphertext-Policy ABE (CP-ABE) into the existing SD-JWT framework, the Holder can assign decryption policies to Disclosures, ensuring information is selectively disclosed. The mechanism's feasibility was evaluated in a virtualized environment by measuring the processing times for SD-JWT generation, encryption, and decryption with varying Disclosure counts (5, 10, 20). Results showed that SD-JWT generation is lightweight, while encryption and decryption times increase linearly with the number of Disclosures. This approach is suitable for privacy-sensitive applications like healthcare, finance, and supply chain tracking but requires optimization for real-time use cases such as IoT. Future research should focus on improving ABE efficiency and addressing scalability challenges.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Attribute-Based Encryption (ABE) を用いたSD-JWT(Selective Disclosure JSON Web Token)開示の暗号化機構を提案する。 Ciphertext-Policy ABE(CP-ABE)を既存のSD-JWTフレームワークに統合することにより、ホルダーは情報開示に復号ポリシーを割り当て、情報を選択的に開示する。 SD-JWT生成,暗号化,復号化の処理時間を様々な開示数(5,10,20)で測定し,実現可能性を評価した。 その結果,SD-JWT生成は軽量であり,暗号化と復号化時間は開示数とともに直線的に増加することがわかった。 このアプローチは、ヘルスケア、ファイナンス、サプライチェーントラッキングといったプライバシに敏感なアプリケーションに適しているが、IoTのようなリアルタイムユースケースには最適化が必要である。 今後の研究は、ABE効率の改善とスケーラビリティの課題への対処に焦点を当てるべきである。

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