論文の概要: Towards Quantum-Secure Authentication and Key Agreement via Abstract Multi-Agent Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09327v2
• Date: Fri, 9 Jul 2021 16:13:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 06:12:38.350283
• Title: Towards Quantum-Secure Authentication and Key Agreement via Abstract Multi-Agent Interaction
• Title（参考訳）: 抽象的マルチエージェントインタラクションによる量子セキュア認証と鍵合意に向けて
• Authors: Ibrahim H. Ahmed, Josiah P. Hanna, Elliot Fosong, and Stefano V. Albrecht
• Abstract要約: 公開鍵暗号に基づく認証と鍵契約の現在の方法は、量子コンピューティングに脆弱である。 本稿では,コミュニケーション関係者を自律エージェントと見なす人工知能研究に基づく新しいアプローチを提案する。 提案手法に基づくプロトタイプ認証および鍵契約システムであるPyAMIをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.673465837624366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current methods for authentication and key agreement based on public-key cryptography are vulnerable to quantum computing. We propose a novel approach based on artificial intelligence research in which communicating parties are viewed as autonomous agents which interact repeatedly using their private decision models. Authentication and key agreement are decided based on the agents' observed behaviors during the interaction. The security of this approach rests upon the difficulty of modeling the decisions of interacting agents from limited observations, a problem which we conjecture is also hard for quantum computing. We release PyAMI, a prototype authentication and key agreement system based on the proposed method. We empirically validate our method for authenticating legitimate users while detecting different types of adversarial attacks. Finally, we show how reinforcement learning techniques can be used to train server models which effectively probe a client's decisions to achieve more sample-efficient authentication.
• Abstract（参考訳）: 公開鍵暗号に基づく認証と鍵契約の現在の方法は、量子コンピューティングに弱い。 本稿では,人工知能研究に基づく新たなアプローチを提案する。この手法では,コミュニケーション関係者を自律エージェントと見なして,個人決定モデルを用いて相互に対話する。 インタラクション中のエージェントの観察行動に基づいて認証とキーアグリーメントが決定される。 このアプローチの安全性は、限られた観測結果から相互作用するエージェントの決定をモデル化することの難しさに起因している。 提案手法に基づくプロトタイプ認証および鍵契約システムであるPyAMIをリリースする。 本手法を実証的に検証し、異なるタイプの攻撃を検知し、正当なユーザを認証する。 最後に,サーバモデルのトレーニングに強化学習技術を用いることで,クライアントの判断を効果的に探索し,よりサンプリング効率の高い認証を実現する方法を示す。

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