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Enregistrement W4390187950 · doi:10.1109/wsce59557.2023.10365953

FIPS Compliant Quantum Secure Communication Using Quantum Permutation Pad

2023· article· en· W4390187950 sur OpenAlexaff
Alex He, Dafu Lou, Eric She, Shangjie Guo, Hareesh Watson, Sibyl Weng, Maria Perepechaenko, Randy Kuang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensQuantropi (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantumComputer sciencePermutation (music)Computer networkQuantum cryptographyPhysicsQuantum informationQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum computing has entered a fast development track since Shor's algorithm was proposed in 1994. Multi-cloud services of quantum computing farms are currently available. One of which, IBM quantum computing, presented a road map showing their Kookaburra system with over 4158 qubits that will be available in 2025. For the standardization of Post-Quantum Cryptography or PQC, the National Institute of Standards and Technology or NIST recently announced the first candidates for standardization with one algorithm for key encapsulation mechanism (KEM), Kyber, and three algorithms for digital signatures. NIST has also issued a new call for quantum-safe digital signature algorithms due June 1, 2023. This timeline shows that FIPS-certified quantum-safe TLS protocol would take a predictably long time. However, 'steal now, crack later’ tactic requires protecting data against future quantum threat actors today. NIST recommended the use of a hybrid mode of TLS 1.3 with its extensions to support PQC. The hybrid mode works for certain cases but FIPS certification for the hybridized cryptomodule might still be required. This paper proposes to take a nested mode to enable TLS 1.3 protocol with quantum-safe data, which can be made available today and is FIPS compliant. We discussed the performance impacts of the handshaking phase of the nested TLS 1.3 with PQC and the symmetric encryption phase. The major impact on performance using the nested mode is in the data symmetric encryption with AES. To overcome this performance reduction, we suggest using quantum encryption with a quantum permutation pad for data encryption with a minor performance reduction of less than 10%.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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