A Tight Lower Bound on the TdScrypt Trapdoor Memory-Hard Function
Notice bibliographique
Résumé
A trapdoor Memory-Hard Function is a function that is memory-hard to evaluate for any party who does not have a trapdoor, but is substantially less expensive to evaluate with the trapdoor. Biryukov and Perrin (Asiacrypt 2017) introduced the first candidate trapdoor Memory-Hard Function called Diodon, which modifies a Memory-Hard Function called Scrypt by replacing a hash chain with repeated squaring modulo a composite number N=pq. The trapdoor, which consists of the prime factors p and q, allows one to compute the function with significantly reduced cumulative memory cost (CMC) O(n*log n*(log N)^2) where n denotes the running time parameter, e.g., the length of the hash chain or repeated squaring chain. By contrast, the best-known algorithm to compute Diodon without the trapdoor has the CMC O(n^2*log N). Auerbach et al. (Eurocrypt 2024) provided the first provable lower bound on the CMC of TdScrypt — a specific instantiation of Diodon. In particular, in idealized models, they proved that the CMC of TdScrypt is Omega(n^2*log N/(log n)) which almost matches the upper bound O(n^2*log N) but is off by a multiplicative log n factor. In this work, we show how to tighten the analysis of Auerbach et al. (Eurocrypt 2024) and eliminate the gap. In particular, our results imply that TdScrypt has the CMC at least Omega(n^2*log N).
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».