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Enregistrement W3030674378

Secret Keys from Channel Noise.

2011· preprint· en· W3030674378 sur OpenAlexaff
Hadi Ahmadi, Reihaneh Safavi–Naini

Notice bibliographique

RevueIACR Cryptology ePrint Archive · 2011
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRandomnessInitializationChannel (broadcasting)Upper and lower boundsBinary symmetric channelAlice and BobKey (lock)Computer networkProtocol (science)Binary numberComputer securityVerifiable secret sharingAdversaryTheoretical computer scienceChannel capacityAlice (programming language)MathematicsArithmeticStatisticsSet (abstract data type)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We study the problem of unconditionally secure Secret Key Establishment (SKE) when Alice and Bob are connected by two noisy channels in opposite directions, and the channels are eavesdropped by Eve. We consider the case that Alice and Bob do not have any sources of initial randomness at their disposal. We start by discussing special cases of interest where SKE is impossible, and then provide a simple SKE construction over a binary symmetric channel that achieves some rates of secret key. We next focus on the Secret Key (SK) capacity, i.e., the highest rate of secure and reliable key establishment (in bits per channel use) that the parties can achieve. Relying on the existence of capacity-achieving coding schemes, we propose a multi-round SKE protocol, called the main protocol, that proves a lower bound on the SK capacity. The main protocol consists of an initialization round, followed by repeated use of a two-round SKE protocol, called the basic protocol. We also provide an upper bound on the SK capacity and show that the two bounds coincide when channels do not leak information to the adversary. We apply the results to the case that communicants are connected by binary symmetric channels. 1

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), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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