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Enregistrement W4389192997 · doi:10.22215/etd/2023-15755

A Comparative Study on Post-Quantum Cryptographic Digital Signature Algorithms: Network Performance, Key Robustness, and Energy Consumption.

2023· dissertation· en· W4389192997 sur OpenAlexaff
Atinderpal Singh Lakhan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCoding theory and cryptography
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCryptographyDigital signaturePost-quantum cryptographyDigital Signature AlgorithmNISTAlgorithmPublic-key cryptographyComputer engineeringTheoretical computer scienceKey (lock)Quantum cryptographyRobustness (evolution)Energy consumptionHash functionDistributed computingComputer securityQuantumEncryptionQuantum informationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The significance of Post Quantum Cryptography (PQC) becomes pronounced with the impending quantum computer era. PQC employs security techniques effective against attacks from both classical and quantum computers. Urgency lies in promptly implementing PQC solutions to counter potential vulnerabilities. This research delves into diverse Post Quantum Cryptography (PQC) digital signature algorithms, assessing their strength against brute force attacks, network performance, and energy usage. The study also focuses on the MPPK/DS (Multivariate Polynomial Public Key Digital Signature) algorithm, generating Python code and assessing resilience through semi-covariance correlation analysis highlighting its strength over RSA and SPHINCS. Latency performance on 5G, WIFI, and LAN is examined, emphasizing practicality. Additionally, the research addresses energy consumption of all the PQC NIST-selected digital signature algorithms, underlining cryptographic solutions compatible with resource-constrained intelligent networks. These contributions offer vital insights, openly shared with the research community to foster comparisons and advancements in PQC algorithms.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,238 · 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
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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