Detection of Algebraic Manipulation in the Presence of Leakage.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We investigate the problem of algebraic manipulation detection (AMD) over a communication channel that partially leaks information to an adversary. We assume the adversary is computationally unbounded and there is no shared key or correlated randomness between the sender and the receiver. We introduce leakage-resilient (LR)-AMD codes to detect algebraic manipulation in this model. We consider two leakage models. The first model, called linear leakage, requires the adversary’s uncertainty (entropy) about the message (or encoding randomness) to be a constant fraction of its length. This model can be seen as an extension of the original AMD study by Cramer et al. [2] to when some leakage to the adversary is allowed. We study randomized strong and deterministic weak constructions of linear (L)LR-AMD codes. We derive lower and upper bounds on the redundancy of these codes and show that known optimal (in rate) AMD code constructions can serve as optimal LLR-AMD codes. In the second model, called block leakage, the message consists of a sequence of blocks and at least one block remains with uncertainty that is a constant fraction of the block length. We focus on deterministic block (B)LR-AMD codes. We observe that designing optimal such codes is more challenging: LLR-AMD constructions cannot function optimally under block leakage. We thus introduce a new optimal BLR-AMD code construction and prove its security in the model. We show an application of LR-AMD codes to tampering detection over wiretap channels. We next show how to compose our BLR-AMD construction, with a few other keyless primitives, to provide both integrity and confidentiality in transmission of messages/keys over such channels. This is the best known solution in terms of randomness and code redundancy. We discuss our results and suggest directions for future research. 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».