Fugu-MT 論文翻訳(概要): SALSA PICANTE: a machine learning attack on LWE with binary secrets

論文の概要: SALSA PICANTE: a machine learning attack on LWE with binary secrets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04178v1
Date: Tue, 7 Mar 2023 19:01:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-09 16:24:27.566079
Title: SALSA PICANTE: a machine learning attack on LWE with binary secrets
Title（参考訳）: SALSA PICANTE: バイナリシークレットを持つLWEに対する機械学習攻撃
Authors: Cathy Li, Jana Sot\'akov\'a, Emily Wenger, Mohamed Malhou, Evrard Garcelon, Francois Charton, Kristin Lauter
Abstract要約: LWE問題(Learning With Errors)は、量子後暗号における大きな問題の1つである。サンプルの線形数からトレーニングデータを生成するための前処理手順を導入する。また、トレーニングされたモデルから直接秘密を読み取ることのできる、新しいクロスアテンション回復機構も導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.419511403469183
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Learning With Errors (LWE) problem is one of the major hard problems in post-quantum cryptography. For example, 1) the only Key Exchange Mechanism KEM standardized by NIST [14] is based on LWE; and 2) current publicly available Homomorphic Encryption (HE) libraries are based on LWE. NIST KEM schemes use random secrets, but homomorphic encryption schemes use binary or ternary secrets, for efficiency reasons. In particular, sparse binary secrets have been proposed, but not standardized [2], for HE. Prior work SALSA [49] demonstrated a new machine learning attack on sparse binary secrets for the LWE problem in small dimensions (up to n = 128) and low Hamming weights (up to h = 4). However, this attack assumed access to millions of LWE samples, and was not scaled to higher Hamming weights or dimensions. Our attack, PICANTE, reduces the number of samples required to just m = 4n samples. Moreover, it can recover secrets with much larger dimensions (up to 350) and Hamming weights (roughly n/10, or h = 33 for n = 300). To achieve this, we introduce a preprocessing step which allows us to generate the training data from a linear number of samples and changes the distribution of the training data to improve transformer training. We also improve the distinguisher/secret recovery methods of SALSA and introduce a novel cross-attention recovery mechanism which allows us to read-off the secret directly from the trained models.
Abstract（参考訳）: 誤り学習問題(lwe)は、量子化後の暗号において大きな問題の1つである。例えば 1) NIST[14]で標準化された唯一の鍵交換機構KEMは、LWEに基づいており、 2) 現在公開されている同型暗号化(HE)ライブラリはLWEに基づいている。 NIST KEMスキームはランダムシークレットを使用するが、同型暗号化スキームは効率上の理由からバイナリまたは3次シークレットを使用する。特に、sparseバイナリシークレットが提案されているが、heには標準化されていない。 SALSA [49] は,小次元(n = 128まで)と低ハミング重量(h = 4まで)において,LWE問題のスパースバイナリシークレットに対する新たな機械学習攻撃を実証した。しかし、この攻撃は数百万のLWEサンプルへのアクセスを前提としており、ハミング重量や寸法の増大には至らなかった。私たちの攻撃であるpicanteは、m = 4nサンプルだけに必要なサンプル数を減らす。さらに、より大きな次元(350まで)とハミング重み(おおむねn/10、またはn = 300のh = 33)で秘密を復元することができる。そこで本研究では,サンプルの線形数からトレーニングデータを生成し,トレーニングデータの分布を変化させ,トランスフォーマートレーニングを改善するための前処理手順を提案する。また,SALSAの識別・秘密回復手法の改良や,トレーニングされたモデルから直接秘密を読み取ることのできる,新たなクロスアテンション回復機構を導入する。

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