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Enregistrement W2158964208 · doi:10.1109/icdcs.2005.72

Scalable, Server-Passive, User-Anonymous Timed Release Cryptography

2005· article· en· W2158964208 sur OpenAlexaff
Aldar C.-F. Chan, Ian F. Blake

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScalabilityAnonymityComputer networkNetwork Time ProtocolServerKey (lock)Communication sourceCryptographyEncryptionLock (firearm)Scheme (mathematics)Computer securityDistributed computingOperating systemTime synchronization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the problem of sending messages into the future, commonly known as timed release cryptography. Existing schemes for this task either solve the relative time problem with uncontrollable, coarse-grained release time (time-lock puzzle approach) or do not provide anonymity to senders and/or receivers and are not scalable (server-based approach). Using a bilinear pairing on any Gap Diffie-Hellman group, we solve this problem by giving scalable, server-passive and user-anonymous timed release public-key encryption schemes allowing precise absolute release time specifications. Unlike the existing server-based schemes, the trusted time server in our scheme is completely passive - no interaction between it and the sender or receiver is needed; it is even not aware of the existence of a user, thus assuring the privacy of a message and the anonymity of both its sender and receiver. Besides, our scheme also has a number of desirable properties including a single form of update for all users, self-authenticated time-bound key updates, and key insulation, making it a scalable and appealing solution. It could also be easily generalized to a more general policy lock mechanism

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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