Un răspuns ușor (dar nu satisfăcător) ar putea fi: În matematică, ne place să extindem cât mai mult posibil proprietățile teoremelor pentru a înțelege mai bine rezultatul.
Acum, din punct de vedere practic, este evident că modelul adaptativ este mai aproape de real și apoi oferă o garanție de securitate mult mai relevantă: într-adevăr, în practică generăm parametrii schemei noastre înainte de a ști cum va fi folosit. Să presupunem că există un atac pentru un anumit mesaj care depinde a parametrului global, o dovadă de securitate în al doilea model nu evită o astfel de situație (și asta e chiar rău).
Acum, mai general, în unele cazuri, s-ar putea întâmpla ca modelul slab să fie suficient pentru utilizare practică. Dar apoi, trebuie să te gândești la posibilitatea ca schema ta criptografică să poată fi folosită ca subrutină a ceva mai mare sau în alte scopuri. Și uneori aveți nevoie de cea mai puternică proprietate pentru a vă atinge obiectivul.
Ca exemplu rapid, ne putem gândi la faptul de a aplica ABE pentru a face revocare (cu o listă neagră): La început (când generați parametrii globali) nu trebuie să știți care utilizator va fi alungat, atunci aveți nevoie de adaptare. securitate pentru a schimba cheia de criptare (pentru a nu permite utilizatorilor alungați să decripteze).
