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Record W7120289752

A family of error-correcting codes to eficient cryptosystems based on syndrome decoding.

2010· dissertation· pt· W7120289752 on OpenAlexaboutno aff
Rafael Misoczki

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2010
Typedissertation
Languagept
FieldComputer Science
TopicCoding theory and cryptography
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCryptosystemHierarchyPublic key cryptosystemClass (philosophy)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A criptografia é uma ciência que tem especial destaque no mundo moderno, evidenciando a necessidade em pesquisar algoritmos e técnicas para seu aperfeiçoamento. Apesar das soluções atualmente empregadas serem baseadas em problemas suficientemente seguros, se comparados ao poderio computacional necessário para resolvê-los, seu emprego futuro é questionado. Pesquisas demonstram potencial vulnerabilidade destes sistemas, caso tenhamos à disposição computadores quânticos sendo utilizados para fraudá-los. Alternativas têm sido estudadas e o criptossistema proposto por Robert J. McElice se mostra como uma das mais interessantes, visto sua versão convencional, baseada em códigos de Goppa, ter a segurança até o momento inafetada, inclusive se levado em conta a disponibilidade de tecnologia quântica. Entretanto, tal solução sofria com o tamanho de suas grandes chaves criptográficas, representando um entrave para sua aplicação na prática. Objetivando minimizar esta deficiência, neste trabalho, propomos a classe de códigos de Goppa quase-diádicos, que admitem uma matriz de paridade ou matriz geradora com representação muito compacta, produzindo chaves do tipo McEliece que são até um fator t = O(n) menores que as chaves genéricas, em notação que omite fatores logarítmicos, produzidas a partir de códigos de Goppa de comprimento n, para a correção de t erros em característica 2. No caso binário, essa família também mantém a capacidade de corrigir o número total projetado de erros em vez de apenas a metade; esta propriedade falta a todas as tentativas anteriores de construção de códigos compactos para fins de criptografia, incluindo (BERGER et al., 2009). Além disso, a complexidade de todas as operações criptográficas típicas torna-se O(n). Esta proposta foi submetida e selecionada para publicação e apresentação no XVI Workshop Selected Areas in Cryptography (SAC2009), ocorrido entre 13 e 14 de Agosto de 2009, em Calgary, Alberta, Canadá, de referência bibliográfica (MISOCZKI; BARRETO, 2009). Este evento foi realizado em cooperação com a International Association for Cryptologic Research (IACR) e teve seus artigos publicados pela Springer em Lecture Notes in Computer Science, volume 5867.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.932
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0030.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.240 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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