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Enregistrement W4405467377 · doi:10.1016/j.cose.2024.104272

Evaluation framework for quantum security risk assessment: A comprehensive strategy for quantum-safe transition

2024· article· en· W4405467377 sur OpenAlexaff
Yaser Baseri, Vikas Chouhan, Ali A. Ghorbani, Aaron Chow

Notice bibliographique

RevueComputers & Security · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceQuantumRisk analysis (engineering)Computer securityBusinessQuantum mechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rise of large-scale quantum computing poses a significant threat to traditional cryptographic security measures. Quantum attacks, particularly targeting the mathematical foundations of current asymmetric cryptographic algorithms, render them ineffective. Even standard symmetric key cryptography is susceptible, albeit to a lesser extent, with potential security enhancements through longer keys or extended hash function outputs. Consequently, the cryptographic solutions currently employed to safeguard data will be inadequately secure and vulnerable to emerging quantum technology threats. In response to this impending quantum menace, organizations must chart a course towards quantum-safe environments, demanding robust business continuity plans and meticulous risk management throughout the migration process. This study provides an in-depth exploration of the challenges associated with migrating from a non-quantum-safe cryptographic state to one resilient against quantum threats. We introduce a comprehensive security risk assessment framework that scrutinizes vulnerabilities across algorithmic, certificate, and protocol layers, covering the entire migration journey, including pre-migration, through-migration, and post-migration stages. Our methodology links identified vulnerabilities to the well-established STRIDE threat model, establishing precise criteria for evaluating their potential impact and likelihood throughout the migration process. Moving beyond theoretical analysis, we address vulnerabilities practically, especially within critical components like cryptographic algorithms, public key infrastructures, and network protocols. Our study not only identifies potential attacks and vulnerabilities at each layer and migration stage but also suggests possible countermeasures and alternatives to enhance system resilience, empowering organizations to construct a secure infrastructure for the quantum era. Through these efforts, we establish the foundation for enduring security in networked systems amid the challenges of the quantum era.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0090,003
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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