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Enregistrement W4387703346 · doi:10.12688/f1000research.133031.1

A novel homomorphic polynomial public key encapsulation algorithm

2023· preprint· en· W4387703346 sur OpenAlexaff
Randy Kuang, Maria Perepechaenko

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCoding theory and cryptography
Établissements canadiensQuantropi (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen peer reviewHomomorphic encryptionPlant biologyComputer scienceAlgorithmKey (lock)Encapsulation (networking)MedicineBiologyComputer securityBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : One of the primary drivers in development of novel quantum-safe cryptography techniques is the ongoing National Institute of Standards and Technology (NIST) Post-Quantum Cryptography (PQC) competition, which aims to identify quantum-safe algorithms for standardization. Although NIST has recently announced candidates to be standardized, the development of novel PQC algorithms remains desirable to address the challenges of quantum computing. Furthermore, to enhance security and improve performance. Methods : This paper introduces a novel public key encapsulation algorithm that incorporates an additional layer of encryption during key construction procedure, through a hidden ring. This encryption involves modular multiplication over the hidden ring using a homomorphism operator that is closed under addition and scalar multiplication. The homomorphic encryption key is comprised of two values - one used to create the hidden ring and the other to form an encryption operator. This homomorphic encryption can be applied to any polynomials during key construction over a finite field with their coefficients considered private. Particularly, the proposed homomorphic encryption operator can be applied to the public key of the Multivariate Public Key Cryptography schemes (MPKC) to hide the structure of its central map construction. Results : This paper presents a new variant of the MPKC with its public key encrypted using the proposed homomorphic operator. This novel scheme is called the Homomorphic Polynomial Public Key (HPPK) algorithm, which simplifies MPKC central map to two multivariate polynomials constructed from polynomial multiplications. The HPPK algorithm employs a single polynomial vector for the plaintext and a multi-variate noise vector associated with the central map. In contrast, in MPKC, a single multivariate vector is created by segmenting the secret plaintext over a small finite field. The HPPK algorithm is Indistinguishability Under Chosen-Plaintext Attack (IND-CPA) secure, and its classical complexity for cracking is exponential in the size of the prime field GF(p).

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,191 · 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
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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