Enhanced Chosen-Ciphertext Security and Applications.
Notice bibliographique
Résumé
We introduce and study a new notion of enhanced chosen-ciphertext security (ECCA) for publickey encryption. Loosely speaking, in ECCA, when the decryption oracle returns a plaintext to the adversary, it also provides coins under which the returned plaintext encrypts to the queried ciphertext (when they exist). Our results mainly concern the case where such coins can also be recovered efficiently. We provide constructions of ECCA encryption from adaptive trapdoor functions as defined by Kiltz et al. (EUROCRYPT 2010), resulting in ECCA encryption from standard number-theoretic assumptions. We then give two applications of ECCA encryption: (1) We use it as a unifying concept in showing equivalence of adaptive trapdoor functions and tag-based adaptive trapdoor functions (namely, we show that both primitives are equivalent to ECCA encryption), resolving a main open question of Kiltz et al. (2) We show that ECCA encryption can be used to securely realize an approach to public-key encryption with non-interactive opening (PKENO) suggested by Damg˚ard and Thorbek (EUROCRYPT 2007), resulting in new and practical PKENO schemes quite different from those in prior work. We believe our results indicate that ECCA is an intriguing notion that may prove useful in further work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».