Differential Cryptanalysis of Two Joint Encryption and Error Correction Schemes
Notice bibliographique
Résumé
In GLOBECOM'10, Adamo et. al. proposed an interesting encryption scheme, called Error Correction-Based Cipher (ECBC), working at the physical layer. This scheme, together with its ancestor, Secret Error Correcting Code (SECC), belongs to the family of Joint Encryption and Error Correction (JEEC), which combines error correction and data encryption as one process to enable efficient implementations. In this paper, we provide rigorous investigation on the security of ECBC and SECC to unveil their cryptographic strengths under chosen-plaintext attacks. For ECBC, we found a 3-stage differential-style attack, which breaks the scheme with O(k × 2deg(f)+ 2k) effort, where deg(f) is the degree of the core cryptographic function f. For SECC, we found a similar attack of complexity O(k × 2k+1). Both of the attacks are significantly improved from exhaustive search, e.g., O(22k+kn+n × 2k) for ECBC and O(2kn+ (k+n) × 2k) for SECC. In addition, we exhibit that f used in ECBC's implementation is particularly vulnerable to our attack, which allows the attacker to recover the secret generator matrix in O(1). To mitigate this vulnerability, we propose a secure yet lightweight construction of f achieving the maximum degree. Finally, the core part of our attack against ECBC has been implemented utilizing GPU acceleration and demonstrated on a cluster GPU instance provided by Amazon EC2. Experimental results confirm that the original implementation of ECBC scheme can be broken in (almost) constant time (<;0.4 second) regardless of k, whereas the ECBC scheme enhanced by our proposed f can withstand this attack to the maximum extent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».