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Enregistrement W3193336782

Functional Encryption: New Perspectives and Lower Bounds.

2012· preprint· en· W3193336782 sur OpenAlexaff
Shweta Agrawal, S. Gorbunov, Vinod Vaikuntanathan, Hoeteck Wee

Notice bibliographique

RevueIACR Cryptology ePrint Archive · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional encryptionEncryptionComputer scienceTheoretical computer scienceComputationExploitKey (lock)Upper and lower boundsComputer securityAlgorithmMathematicsCiphertext
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional encryption is an emerging paradigm for public-key encryption that enables finegrained control of access to encrypted data. In this work, we present new perspectives on security definitions for functional encryption, as well as new lower bounds on what can be achieved. Our main contributions are as follows: • We show a lower bound for functional encryption that satisfies a weak (non-adaptive) simulation-based security notion, via pseudo-random functions. This is the first lower bound that exploits unbounded collusions in an essential way. • We put forth and discuss a simulation-based notion of security for functional encryption, with an unbounded simulator (called USIM). We show that this notion interpolates indistinguishability and simulation-based security notions, and has strong correlations to results and barriers in the zero-knowledge and multi-party computation literature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0080,034
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0050,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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