論文の概要: SALSA: Attacking Lattice Cryptography with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04785v1
• Date: Mon, 11 Jul 2022 11:35:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 20:32:48.361755
• Title: SALSA: Attacking Lattice Cryptography with Transformers
• Title（参考訳）: SALSA:変圧器で格子暗号を攻撃
• Authors: Emily Wenger, Mingjie Chen, Fran\c{c}ois Charton, Kristin Lauter
• Abstract要約: 我々は、LWEベースの暗号スキームに対する機械学習攻撃であるSALSAを提案する。 SALSAは、疎いバイナリシークレットを持つ小規模から中規模のLWEインスタンスのシークレットを完全に復元することができ、現実世界のLWEベースの暗号システムを攻撃するためにスケールすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.229340901386596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Currently deployed public-key cryptosystems will be vulnerable to attacks by full-scale quantum computers. Consequently, "quantum resistant" cryptosystems are in high demand, and lattice-based cryptosystems, based on a hard problem known as Learning With Errors (LWE), have emerged as strong contenders for standardization. In this work, we train transformers to perform modular arithmetic and combine half-trained models with statistical cryptanalysis techniques to propose SALSA: a machine learning attack on LWE-based cryptographic schemes. SALSA can fully recover secrets for small-to-mid size LWE instances with sparse binary secrets, and may scale to attack real-world LWE-based cryptosystems.
• Abstract（参考訳）: 現在デプロイされている公開鍵暗号システムは、フルスケールの量子コンピュータによる攻撃に対して脆弱である。 その結果、「量子耐性」暗号系は需要が高く、Learning With Errors (LWE)と呼ばれる難しい問題に基づく格子ベースの暗号系が標準化の強力な競争相手として登場した。 本研究では、モジュラー演算を実行するようにトランスフォーマーを訓練し、半学習モデルと統計的暗号解析技術を組み合わせることにより、LWEベースの暗号スキームに対する機械学習攻撃であるSALSAを提案する。 SALSAは、疎いバイナリシークレットを持つ小規模から中規模のLWEインスタンスのシークレットを完全に復元することができ、現実世界のLWEベースの暗号システムを攻撃するためにスケールすることができる。

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