Gambling, Computational Information and Encryption Security.
Notice bibliographique
Résumé
We revisit the question, originally posed by Yao (1982), of whether encryption security may be characterized using computational information. Yao provided an affirmative answer, using a compression-based notion of computational information to give a characterization equivalent to the standard computational notion of semantic security. We give two other equivalent charac-terizations. The first uses a computational formulation of Kelly’s (1957) model for “gambling with inside information”, leading to an encryption notion which is similar to Yao’s but where encrypted data is used by an adversary to place bets maximizing the rate of growth of total wealth over a sequence of independent, identically distributed events. The difficulty of this gambling task is closely related to Vadhan and Zheng’s (2011) notion of KL-hardness, which in certain cases is equivalent to a conditional form of the pseudoentropy introduced by Has-tad et. al. (1999). Using techniques introduced to prove this equivalence, we are also able to give a characterization of encryption security in terms of conditional pseudoentropy. Finally, we reconsider the gambling model with respect to “risk-neutral ” adversaries in an attempt to understand whether assumptions about the rationality of adversaries may impact the level of security achieved by an encryption scheme. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».