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Enregistrement W4289713251 · doi:10.1109/isit50566.2022.9834366

On the Security Properties of Combinatorial All-or-nothing Transforms

2022· article· en· W4289713251 sur OpenAlexaff
Yujie Gu, Sonata Akao, Navid Nasr Esfahani, Ying Miao, Kouichi Sakurai

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptographic Implementations and Security
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTupleCryptographyCombinatorial designEncryptionIndependent and identically distributed random variablesPreprocessorComputer scienceDiscrete mathematicsMathematicsCombinatoricsTheoretical computer scienceRandom variableAlgorithmComputer securityStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All-or-nothing transforms (AONT) were proposed by Rivest as a message preprocessing technique for encrypting data to protect against brute-force attacks, and have many applications in cryptography and information security. Later the unconditionally secure AONT and their combinatorial characterization were introduced by Stinson. Informally, a combinatorial AONT is an array with the unbiased requirements and its security properties in general depend on the prior probability distribution on the inputs s-tuples. Recently, it was shown by Esfahani and Stinson that a combinatorial AONT has perfect security provided that all the inputs s-tuples are equiprobable, and has weak security provided that all the inputs s-tuples are with non-zero probability. This paper aims to explore on the gap between perfect security and weak security for combinatorial (t, s, v)-AONTs. Concretely, we consider the typical scenario that all the s inputs take values independently (but not necessarily identically) and quantify the amount of information $H(\mathcal{X}\mid \mathcal{Y})$ about any t inputs $\mathcal{X}$ that is not revealed by any s−t outputs $\mathcal{Y}$. In particular, we establish the general lower and upper bounds on $H(\mathcal{X}\mid \mathcal{Y})$ for combinatorial AONTs using information-theoretic techniques, and also show that the derived bounds can be attained in certain cases.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0040,012
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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