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Enregistrement W2908990136 · doi:10.21608/asat.2013.22186

Spread Spectrum Encryption Architecture SSEA: A New Encryption Architecture for Post Quantum Computing - Design and Analysis.

2013· article· en· W2908990136 sur OpenAlexaff
Mohamed Helmy Megahed, Dimitrios Makrakis, Hussien T. Mouftah, Carlisle Adams

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Aerospace Sciences and Aviation Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEncryptionComputer scienceArchitectureComputer architectureComputer securityHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fast development towards building Quantum Computer (QC) increases the consequences of QC attacks and implies high vulnerabilities to symmetric key cipher systems and public key cipher systems. Increasing key length for symmetric key cipher systems to resist QC attacks implies increasing design size of the algorithm which means slow down the algorithm. Inspired from the unpredictability principle, PRNG is added to the architecture of the symmetric key cipher system to add the unpredictability property to choose which algorithm is used and which subkey is used. Spread Spectrum Encryption Architecture (SSEA) is a family of three architectures with high security level and high speed resistant to QC attacks. First, SSEA has two or more encryption algorithms and multiple subkeys at each round of the encryption algorithm. SSEA architecture is used to hide which algorithm is used, to hide which subkey is used and to hide the output of the encrypted ciphertext. Second, SSEA security level is increased as the number of subkeys for each round increased or the number of rounds in the algorithm increased or the number of algorithms increased. This model increases the security level where the output from the PRNG is not on the communication channel and the attacker cannot perform analysis to this output. Third, cryptanalysis cannot take place over SSEA; the only way for the attacker to break SSEA is to establish brute force attack over all of the system possible combinations. Finally, SSEA3 is chosen to be implemented as it has the highest speed, the lowest design size and the highest security level over SSEA1, SSEA2 and AES-256 full rounds.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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