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Enregistrement W4415368297 · doi:10.1109/isit63088.2025.11195563

Secure Composition of Quantum Key Distribution and Symmetric Key Encryption

2025· article· W4415368297 sur OpenAlexafffund
Kunal Dey, Reihaneh Safavi–Naini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEncryption40-bit encryptionProbabilistic encryption56-bit encryptionQuantum key distributionKey distributionAttribute-based encryptionKey encapsulationMultiple encryptionOn-the-fly encryption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum key distribution (QKD) allows Alice and Bob to share a secret key with proven information-theoretic security. Composability-based security proofs for QKD ensure that using the established key to encrypt a message using a one-time-pad encryption system, will result in information-theoretic secrecy for the communication. In this paper, we consider the problem of using a QKD established key with a secure symmetrickey based encryption system with computational security, and use an extension of the framework of hybrid encryption to prove security of the composition. We use an extension of the original framework of hybrid encryption to correlated randomness setting (Sharifian et al. in ISIT 2021) and propose a quantum-enabled Key Encapsulation Mechanism (qKEM) that is used to construct a quantum-enabled hybrid encryption ($q H E$) system, and prove a composition theorem for the security of the qHE. We construct a qKEM with proven security using an existing QKD (Portmann et al. in Rev. of Mod. Physics 2022). Using this qKEM with a secure Data Encapsulation Mechanism (DEM), that can be constructed using a one-time symmetric key encryption scheme, results in an efficient encryption scheme for unrestricted length messages with proved security against an adversary with access to (efficient) quantum computations. Thus a key-efficient post-quantum secure encryption with proved security and without using any computational assumptions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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