暗号化

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セルラーオートマトンに基づく暗号化の10年間の洞察

セルラーオートマトンは、擬似乱数生成器やS-boxなどの対称暗号プリミティブの実装に広く使用されてきたが、暗号化コミュニティとセルラーオートマトンコミュニティの研究は分離されてきた。本論文は、この分野の歴史を概説し、セルラーオートマトンベースの暗号化の有用性に関する洞察を提供する。

非線形暗号化ハッシュ関数のエラー訂正能力

非線形暗号化ハッシュ関数は、ノイズのある通信チャネルでも信頼性の高い認証を提供できる。

SNSでの顔写真投稿時の個人情報保護のための暗号化プロトコル

SNSで顔写真と共に個人情報を投稿する際、その個人情報を暗号化し、信頼できる人のみが復号できるようにする方法を提案する。

参加者に報酬を与える秘密集合交差プロトコル

秘密集合交差プロトコルでは、非空の結果は常に当事者の秘密入力集合に関する情報を明かしてしまう。また、様々な秘密集合交差プロトコルの変種では、結果を受け取ったり興味がある当事者ではない場合でも、プライバシーを犠牲にして自身の秘密入力集合を無料で提供しなければならない。本研究では、初めて、参加者に報酬を与える秘密集合交差プロトコル「Anesidora」を提案する。Anesidoraは効率的であり、対称鍵プリミティブを使用し、計算量と通信量は参加者数と集合の大きさに線形である。また、過半数の参加者が悪意のある共謀者に侵害されても安全性が保証される。

個人の健康データを保護するためのエントロピー安全な暗号化の実装

エントロピー安全な暗号化(ESE)は、一時パッドと比べて短い鍵で無条件の安全性を提供する。本論文では、大量のデータ暗号化のための ESE の初の実装を提示する。

秘密共有スキームにおけるレインボーアンチマジック・グラフ着色を用いたデータセキュリティの強化

秘密共有スキームにレインボーアンチマジック・グラフ着色を適用することで、データの安全な伝送と再構築が可能になる。

GPTによる暗号化ハッシュ関数実装のソースコードバリアントの自動生成

GPTモデルを使用して、暗号化ハッシュ関数SHA-1の実装のユニークなバリアントを大量に生成することができる。しかし、生成されたコードには深刻な欠陥が含まれている可能性がある。

量子ランダムオラクルモデルにおけるコンピュート・アンド・コンペア・プログラムの量子コピー保護

量子コピー保護は、プログラムの機能を量子状態でエンコードしつつ、複製を防ぐことができる。本研究では、コンピュート・アンド・コンペア・プログラムに対する量子コピー保護方式を提案し、量子ランダムオラクルモデルにおいて非自明なセキュリティを証明した。

NIST 軽量暗号化候補の S-box セキュリティ分析: 重要な経験的研究

NIST 軽量暗号化標準化プロセスの 6 つのファイナリストの S-box を詳細に分析し、それらの暗号学的特性を評価することで、NIST のセキュリティ要件への準拠性を明らかにする。