論文の概要: Differential Privacy and Natural Language Processing to Generate Contextually Similar Decoy Messages in Honey Encryption Scheme

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15985v1
• Date: Thu, 29 Oct 2020 23:02:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 23:56:39.993526
• Title: Differential Privacy and Natural Language Processing to Generate Contextually Similar Decoy Messages in Honey Encryption Scheme
• Title（参考訳）: ハニー暗号化方式における文脈的に類似したデコイメッセージを生成するための差分プライバシーと自然言語処理
• Authors: Kunjal Panchal
• Abstract要約: Honey Encryptionは、弱いパスワード、OPP、PIN、クレジットカード番号など、低いミニエントロピーキーを使ってメッセージを暗号化するアプローチである。 暗号文は、任意の数の不正なキーで復号されると、"honey message"と呼ばれる可塑性だが粗悪な平文を生成する。 ジブベリでランダムな単語の並べ替えは、攻撃者を騙すには十分ではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Honey Encryption is an approach to encrypt the messages using low min-entropy keys, such as weak passwords, OTPs, PINs, credit card numbers. The ciphertext is produces, when decrypted with any number of incorrect keys, produces plausible-looking but bogus plaintext called "honey messages". But the current techniques used in producing the decoy plaintexts do not model human language entirely. A gibberish, random assortment of words is not enough to fool an attacker; that will not be acceptable and convincing, whether or not the attacker knows some information of the genuine source. In this paper, I focus on the plaintexts which are some non-numeric informative messages. In order to fool the attacker into believing that the decoy message can actually be from a certain source, we need to capture the empirical and contextual properties of the language. That is, there should be no linguistic difference between real and fake message, without revealing the structure of the real message. I employ natural language processing and generalized differential privacy to solve this problem. Mainly I focus on machine learning methods like keyword extraction, context classification, bags-of-words, word embeddings, transformers for text processing to model privacy for text documents. Then I prove the security of this approach with e-differential privacy.
• Abstract（参考訳）: Honey Encryptionは、弱いパスワード、OPP、PIN、クレジットカード番号など、低いミニエントロピーキーを使ってメッセージを暗号化するアプローチである。 暗号文は、不正なキー数で復号されると「Honey message」と呼ばれる可塑性だが粗悪な平文を生成する。 しかし、デコイ平文の生成に使われている現在の技術は、人間の言語を完全にモデル化するものではない。 言葉のぎこちないランダムな並べ替えは、攻撃者を騙すには不十分である。それは、攻撃者が本物の情報源の何らかの情報を知っているかどうかに関わらず、受け入れられて納得できない。 本稿では,非数値的な情報的メッセージである平文に焦点をあてる。 攻撃者を騙して、デコイメッセージが実際に特定のソースからのものであると信じるためには、言語の経験的および文脈的特性をキャプチャする必要があります。 つまり、実際のメッセージの構造を明らかにすることなく、実メッセージと偽メッセージの間に言語的な違いはない。 私はこの問題を解決するために自然言語処理と一般化された微分プライバシーを使用します。 主に、キーワード抽出、文脈分類、単語のバッグ、単語埋め込み、テキスト処理のための変換器、テキスト文書のプライバシーをモデル化する機械学習手法に注目します。 そして、このアプローチのセキュリティをe-differential privacyで証明します。

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