摘要。嵌入式设备上的每个加密实现都容易受到侧向通道攻击的影响。为了防止这些攻击,主要的对策包括将每个敏感变量分开并独立处理。随着旨在抵抗量子计算机及其操作复杂性的新算法的即将到来,此保护代表了一个真正的挑战。在本文中,我们提出了对保护自行车加密系统解码器免受一阶攻击的早期尝试的攻击。此外,我们还引入了一个新的程序,用于对解码器的高阶掩盖,并最新进行了最新的改进。我们还提出了整个密码系统的第一个完全掩盖的实现,包括关键生成和封装。最终,为了评估对策的正确性并启动进一步的比较,我们在C中实施了对策,并提供了其性能的基准。
摘要Falcon是NIST六年Quantum加密标准化竞赛的赢家。基于著名的Gentry,Peikert和Vaikuntanathan(GPV)(STOC'08)的全体锤子框架(Falcon)利用NTRU Lattices来实现基于晶格基的方案中最紧凑的签名。其安全性取决于该方案的核心元素高斯采样器的基于RényiDivergence的论点。然而,使用统计距离来争论分布的GPV证明,由于参数选择而无效地应用于猎鹰,导致统计距离的距离为2-34。其他实施驱动的偏离GPV框架进一步使原始证明无效,尽管选择了标准化,但Falcon没有安全证明。这项工作仔细研究了Falcon,并证明了一些少数次要的保守修改允许在随机Oracle模型中对该方案的第一个正式证明。我们分析的核心是GPV框架与RényiDivergence一起使用的适应,以及在此度量下选择参数选择的优化方法。不幸的是,我们的分析表明,尽管我们对Falcon -512和Falcon -1024进行了修改,但对于任何一种方案,我们都没有实现强大的不强制性。对于普通的不强制性,我们能够证明我们对Falcon -512的修改几乎无法满足所要求的120位安全目标,而对于Falcon -1024,我们确认了声称的安全级别。因此,我们建议重新访问猎鹰及其参数。
本文介绍了“小oaldrespuzzle_crypstic”,一种新颖的轻巧对称加密算法。该算法的核心是两个主要的加密组件:基于ARX(添加旋转-XOR)基原始人的Neoalzette置换s-box和创新的pseudo-random数字生成器Xorconstantrotation(XCR),在关键扩张过程中独家使用。Neoalzette S-Box是32位对的非线性函数,经过精心设计,可用于加密强度和操作效率,从而确保在资源受限的环境中有鲁棒的安全性。在加密和解密过程中,应用了与XCR不同的伪随机选择的混合线性扩散函数,从而增强了加密的复杂性和不可预测性。我们全面探索了小oaldrespuzzle_cryptic算法的各个技术方面。其设计旨在在加密过程中平衡速度和安全性,特别是对于高速数据传输方案。认识到资源效率和执行速度对于轻巧的加密算法至关重要,因此在没有损害安全性的情况下,我们进行了一系列统计测试以验证算法的加密安全性。这些测试包括评估对线性和差异隐式分析的耐药性,以及其他措施。我们的测试结果表明,Little Oaldrespuzzle_cryptic算法有效地支持了高速数据的加密和解密需求,确保了鲁棒的安全性并使其成为各种现代加密应用程序场景的理想选择。通过使用XCR将Neoalzette S-Box与复杂的钥匙扩展相结合,并将伪随机选择的混合线性扩散函数整合到其加密和解密过程中,我们的算法显着增强了其能力,可增强其在维持高级密码分析技术的能力,同时保持高级加密分析技术,同时保持轻便和有效的操作。
在大多数具有编程功能的区块链中,例如以太坊[W + 14],开发人员被激励以最大程度地减少链链程序的存储和计算复杂性。具有高度计算或存储的应用产生的大量费用,通常称为气体,以补偿网络中的验证器。通常,这些费用会传递给应用程序的用户。高气成本促使许多应用程序利用可验证的计算[GGP10],将昂贵的操作放置到执行任意计算并提供简洁的非互动证明(SNARK)的功能强大但不受信任的脱链实体的昂贵操作(SNARK)是正确的。在零知识证明(即ZKSNARKS)的情况下,该计算甚至取决于验证者不知道的秘密输入。可验证的计算导致范式,其中智能合约虽然能够进行任意计算,但主要充当验证符,并将所有重要的计算外包外包。激励应用程序是汇总,它将许多用户的交易结合到单个智能合约中,该合约验证了所有用户都已正确执行的证明。但是,验证这些证据仍然很昂贵。例如,迄今为止,Starkex汇总已经花费了数十万美元来验证周五多项式承诺的开放证明。1
摘要。太空网络已成为不断增长的发展领域,并增加了世界各地政府的卫星和太空业务。然而,从历史上看,这种网络设计尚未公开,导致对它们提供的安全性的正式加密分析有限。空间网络中使用的少数公共协议之一是捆绑协议,该协议由互联网工程工作组(IETF)标准的Bundle协议安全性(BPSEC)确保。我们在其默认安全环境下对BPSEC进行了首次分析,建立了IETF标准中规定的安全渠道安全目标的模型,并在消息丢失检测中注意其中的问题。我们证明了BPSEC安全,还提供了更强的结构,该结构支持捆绑协议的功能目标,同时还确保目的地对丢失消息组件的意识。
在当前IT年龄中的重要性和范围,我们从有效的计算,沟通,娱乐,电子营销,社交网络等方面的进步中受益。全球的人们无缝合作,克服了创新和创建新解决方案的地理障碍。但是,安全风险已经成为一个重大问题,在多个维度上迅速增长。没有适当的安全措施,这些IT收益都无法完全实现。例如,通过Internet这样的开放渠道传输敏感消息或图像需要机密性,这是使用加密技术实现的。同样,消息的身份验证和完整性对于防止未经授权的访问和篡改同样至关重要。密码学通过提供可靠的安全通信方法来满足这些需求。密码学,包括密码学和密码分析,起着更广泛的作用。它不仅开发了保护信息的工具,还可以分析和计算现有系统中的漏洞。该领域对于保护各种应用程序中的数据至关重要,包括金融交易,安全消息传递,军事通信以及新兴技术(例如区块链和量子计算)。此短期课程介绍了理解和开发加密技术所需的基本数学概念,突出了密码学在确保数字世界中必不可少的作用。课程大纲
我们解决了在秘密共享计划中检测和惩罚股东集结的问题。我们在最近提出的称为“个人密码学”(Dziembowski,Faust和Lizurej,Crypto 2023)的加密模型中这样做,该模型假设存在单个机器可以有效地计算的任务,但可以通过多个(相互不信任的设备)进行计算有效地计算。在此模型中,我们引入了一种名为Snitching(SSS)的新颖原始性,其中每次尝试非法重新构建共享的秘密𝑆𝑆导致证明可以用来证明这种不当行为(例如,例如财务上对区块链上的作弊者进行财务惩罚)。即使股东试图不重建整个秘密,但只能学习一些部分信息,这在很强的意义上也很强。 我们的概念还捕获了使用多方计算协议(MPC)进行的攻击,即恶意股东使用MPC来计算𝑆的部分信息的攻击。 SSS的主要思想是可以证明和惩罚任何ille-gal重建,这足以阻止非法秘密重建。 因此,我们的SSS计划有效地阻止了股东的勾结。 我们提供了阈值(𝑡-out-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-)。 然后,我们展示如何以𝑡=𝑛构建它,然后我们使用此构造来为任意𝑡构建SSS方案。 为了证明我们的构建安全性,我们引入了随机Oracle模型的概括(Bellare,Rogaway,CCS 1993),该模型允许在MPC内进行建模哈希评估。这在很强的意义上也很强。我们的概念还捕获了使用多方计算协议(MPC)进行的攻击,即恶意股东使用MPC来计算𝑆的部分信息的攻击。SSS的主要思想是可以证明和惩罚任何ille-gal重建,这足以阻止非法秘密重建。因此,我们的SSS计划有效地阻止了股东的勾结。我们提供了阈值(𝑡-out-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-)。然后,我们展示如何以𝑡=𝑛构建它,然后我们使用此构造来为任意𝑡构建SSS方案。为了证明我们的构建安全性,我们引入了随机Oracle模型的概括(Bellare,Rogaway,CCS 1993),该模型允许在MPC内进行建模哈希评估。
摘要。本文通过研究加密和集体力量之间的关系,扩展了密码工作(Rogaway,2015年)的道德特征(Rogaway,2015)和加密货币的对话。特别是在基层组织的背景下,它考虑了密码学(这是一个边缘化的人建立集体力量来影响系统变化的过程),并说明了密码学既帮助又阻碍组织工作的方式的方式。基于数十种定性研究,学术批评和历史文物的综合,这项工作引入了密码协议设计的范式转变 - 一般的原理和推荐,用于建立密码学以满足边缘人的生活需求和经验。最后,它要求废除加密:加密理论和实践,这些理论和实践消除了有害系统,并用维持人类生命和生计的系统代替它们。
集中化的困境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... 371 波特信号和 TEBO 项目 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ........................................................................................................................................................................................................................................................................382 土耳其....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ... . .... ... 393 海军 SIG INT 舰艇....................... ... . ... ... .. ....... ... .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 401 开销 .. ...
摘要。零知识证明(ZKP)是一个加密原始的原始性,使卖者能够说服一个陈述是真实的,而无需透露任何其他信息以外的任何其他信息。由于其强大的功能,其最实用的类型,称为零知识简洁的非交互性知识论据(ZKSNARK),已被广泛地部署在各种隐私性的应用程序中,例如加密货币和可验证的计算。尽管最新的zksnarks对于verifier来说是非常有效的,但供个人的计算开销仍然是数量级,而无法在许多应用中保证使用。该开销源于几个耗时的操作,包括大规模矩阵矢量乘法(MUL),数字理论变换(NTT),尤其是构成最大比例的多尺度乘法(MSM)。因此,需要进一步提高效率。