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Enregistrement W3028617919

Error Decodable Secret Sharing and One-Round Perfectly Secure Message Transmission for General Adversary Structures.

2009· preprint· en· W3028617919 sur OpenAlexaff
Keith M. Martin, Maura B. Paterson, Douglas R. Stinson

Notice bibliographique

RevueBIROn (Birkbeck, University of London) · 2009
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecret sharingOverhead (engineering)Computer scienceAccess structureScheme (mathematics)AdversaryMonotone polygonTransmission (telecommunications)Decoding methodsConnection (principal bundle)Set (abstract data type)Theoretical computer scienceComputer networkMathematicsComputer securityAlgorithmCryptographyTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An error decodable secret-sharing scheme is a secret-sharing scheme with the additional property that the secret can be recovered from the set of all shares, even after a coalition of participants corrupts the shares they possess. In this paper we consider schemes that can tolerate corruption by sets of participants belonging to a monotone coalition structure, thus generalising both a related notion studied by Kurosawa, and the well-known error-correction properties of threshold schemes based on Reed-Solomon codes. We deduce a necessary and sufficient condition for the existence of such schemes, and we show how to reduce the storage requirements of a technique of Kurosawa for constructing error-decodable secret-sharing schemes with efficient decoding algorithms. In addition, we explore the connection between one-round perfectly secure message transmission (PSMT) schemes with general adversary structures and secret-sharing schemes, and we exploit this connection to investigate factors affecting the performance of one-round PSMT schemes such as the number of channels required, the communication overhead, and the efficiency of message recovery.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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