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Enregistrement W4366580988 · doi:10.1038/s41598-023-32461-3

Optimization of the multivariate polynomial public key for quantum safe digital signature

2023· article· en· W4366580988 sur OpenAlexaff
Randy Kuang, Maria Perepechaenko

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptographic Implementations and Security
Établissements canadiensQuantropi (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnivariatePolynomialPublic-key cryptographyMathematicsKey (lock)Discrete mathematicsMultivariate statisticsComputer scienceEncryptionStatisticsComputer securityMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kuang, Perepechaenko, and Barbeau recently proposed a novel quantum-safe digital signature algorithm called Multivariate Polynomial Public Key or MPPK/DS. The key construction originated with two univariate polynomials and one base multivariate polynomial defined over a ring. The variable in the univariate polynomials represents a plain message. All but one variable in the multivariate polynomial refer to noise used to obscure private information. These polynomials are then used to produce two multivariate product polynomials, while excluding the constant term and highest order term with respect to the message variable. The excluded terms are used to create two noise functions. Then four produced polynomials, masked with two randomly chosen even numbers over the ring, form the Public Key. The two univariate polynomials and two randomly chosen numbers, behaving as an encryption key to obscure public polynomials, form the Private Key. The verification equation is derived from multiplying all of the original polynomials together. MPPK/DS uses a special safe prime to prevent private key recovery attacks over the ring, forcing adversaries to solve for private values over a sub-prime field and lift the solutions to the original ring. Lifting entire solutions from the sub-prime field to the ring is designed to be difficult based on security requirements. This paper intends to optimize MPPK/DS to reduce the signature size by a fifth. We added extra two private elements to further increase the complexity of the private key recovery attack. However, we show in our newly identified optimal attack that these extra private elements do not have any effect on the complexity of the private recovery attack due to the intrinsic feature of MPPK/DS. The optimal key-recovery attack reduces to a Modular Diophantine Equation Problem or MDEP with more than one unknown variables for a single equation. MDEP is a well-known NP-complete problem, producing a set with many equally-likely solutions, so the attacker would have to make a decision to choose the correct solution from the entire list. By purposely choosing the field size and the order of the univariate polynomials, we can achieve the desired security level. We also identified a new deterministic attack on the coefficients of two univariate private polynomials using intercepted signatures, which forms a overdetermined set of homogeneous cubic equations. To the best of our knowledge, the solution to such a problem is to brute force search all unknown variables and verify the obtained solutions. With those optimizations, MPPK/DS can offer extra security of 384 bit entropy at 128 bit field with a public key size being 256 bytes and signature size 128 or 256 bytes using SHA256 or SHA512 as the hash function respectively.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations7
Publié2023
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