Fugu-MT 論文翻訳(概要): CipherSniffer: Classifying Cipher Types

論文の概要: CipherSniffer: Classifying Cipher Types

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08116v1
Date: Tue, 13 Jun 2023 20:18:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-16 22:50:09.110557
Title: CipherSniffer: Classifying Cipher Types
Title（参考訳）: CipherSniffer: 暗号型を分類する
Authors: Brendan Artley, Greg Mehdiyev
Abstract要約: 我々は復号化タスクを分類問題とする。まず、転置、置換、テキストの反転、単語の反転、文のシフト、暗号化されていないテキストのデータセットを作成します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Ciphers are a powerful tool for encrypting communication. There are many different cipher types, which makes it computationally expensive to solve a cipher using brute force. In this paper, we frame the decryption task as a classification problem. We first create a dataset of transpositions, substitutions, text reversals, word reversals, sentence shifts, and unencrypted text. Then, we evaluate the performance of various tokenizer-model combinations on this task.
Abstract（参考訳）: 暗号は通信を暗号化する強力なツールである。様々な種類の暗号が存在するため、ブルート力を用いて暗号を解くのに計算コストがかかる。本稿では,復号化タスクを分類問題とする。まず、変換、置換、テキスト反転、単語反転、文シフト、暗号化されていないテキストのデータセットを作成します。そして,本課題における各種トークン化器モデルの組み合わせの性能評価を行った。

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