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龙图腾网获悉西安电子科技大学广州研究院申请的专利基于模格的非集合成员属性零知识证明方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119254447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411385744.X，技术领域涉及：H04L9/32；该发明授权基于模格的非集合成员属性零知识证明方法是由潘静;李博逊;刘雷;李晖设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模格的非集合成员属性零知识证明方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模格的非集合成员属性零知识证明方法，该方法为：确定证明任务；在环上选取均匀随机的矩阵和若干个向量构成承诺密钥；将集合中的元素和秘密元素编码为多项式形式，建立目标多项式；将证明任务等价转化为转化为在模格上验证多项式正确计算的形式；生成第一阶段的承诺，并确定对应的盲化打开值和第一多余项；验证端随机抽样第一挑战信息；生成第二阶段的承诺和第二多余项；所述验证端再次随机抽样第二挑战信息；确定用于盲化的向量和元素；所述验证端验证生成的向量是否满足预设条件，检查一系列等式是否成立，若所有等式均成立，则接受证明；所述验证端根据证明过程中产生的信息验证证明端的声称。

本发明授权基于模格的非集合成员属性零知识证明方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模格的非集合成员属性零知识证明方法，其特征在于，该方法应用于抗量子密码领域，包括： 给定集合和秘密元素，确定证明任务为； 在环上选取均匀随机的矩阵和若干个向量构成承诺密钥； 将集合中的元素和秘密元素编码为多项式形式，建立目标多项式； 将证明任务等价转化为在模格上验证多项式正确计算的形式； 证明端从系数为-1,0,1的均匀分布、离散高斯分布中随机抽样短向量，从截断的环中随机抽样元素，生成第一阶段的承诺，并确定对应的盲化打开值和第一多余项； 验证端随机抽样第一挑战信息； 所述证明端根据所述第一挑战信息生成第二阶段的承诺和第二多余项； 所述验证端再次随机抽样第二挑战信息； 所述证明端根据所述第二挑战信息确定盲化向量和盲化元素； 所述验证端验证生成的向量是否满足预设条件，并检查一系列等式是否成立，若所有等式均成立，则接受证明，否则拒绝接受证明； 所述将集合中的元素和秘密元素编码为多项式形式，建立目标多项式，包括： 将所述集合和秘密元素编码成集合和元素； 建立目标多项式；其中,为系数，定义为中次数小于的元素的集合； 所述将证明任务等价转化为转化为在模格上验证多项式正确计算的形式，包括： 将要证明的问题等价转化成在不泄漏任何信息的前提下证明； 将证明任务转化为： 知道秘密的使得； 知道一个秘密的使得，这里是公开的； 证明端从系数为-1,0,1的均匀分布、离散高斯分布中随机抽样短向量，从截断的环中随机抽样元素，生成第一阶段的承诺，并确定对应的盲化打开值和第一多余项，包括： 前期准备：将写成； 同样，对且，将写成； 给定的盲化打开,这里，证明知道秘密的使得，就等价于证明秘密的和使得； 这里由证明端将代入左边等式后展开整理得到，也就是由计算得到的值，与挑战无关； 证明端选取均匀随机的向量和元素,确定对的承诺： ； ； ； ； ... ； ； ... ； 接着，确定和第一多余项； 所述证明端根据所述第一挑战信息生成第二阶段的承诺和第二多余项，包括：所述证明端确定对的承诺；随后，确定第二多余项 其中，定义为中次数小于的元素的集合，是给定的集合，是集合中元素的数量，也即目标多项式的次数；定义，正整数n为2的方幂，素数；是安全参数。

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