Multivariate Polynomial Public Key Digital Signature Trefoil Knot Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The imminent commercialization of quantum computing technologies poses significant risks to classical encryption algorithms. In response, the National Institute of Standards and Technology is spearheading efforts to standardize robust Post-quantum Cryptography (PQC) algorithms. This study focuses on the Multivariate Polynomial Public Key Digital Signature Trefoil Knot (MPPK/DSTK) algorithm, a notable advancement refactored from recent PQC developments, distinguished by its integration of true random numbers generated by quantum computers. To evaluate its integrity and robustness against deep learning-based brute force attacks, we introduced semi- covariance correlation analysis - a novel assessment method in this context - to explore the algorithm's resilience by potentially narrowing the search space. Our analysis reveals that MPPK/DSTK exhibits superior performance, with lower semi-covariance and enhanced robustness compared to the traditional Rivest-Shamir-Adleman (RSA) public-key cryptosystem, especially with selected seed primes. We have made our developments accessible on GitHub, inviting the research community to engage in further comparative studies and collaborative enhancements. This study underscores the MPPK/DSTK algorithm's potential as a formidable contender in the evolution of cryptography, offering a significant leap forward in securing digital communications against the quantum computing threat.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».