論文の概要: Complexity Assessment of Analog and Digital Security Primitives Signals Using the Disentropy of Autocorrelation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17488v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 14:12:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:24:55.372163
• Title: Complexity Assessment of Analog and Digital Security Primitives Signals Using the Disentropy of Autocorrelation
• Title（参考訳）: 自己相関のディエントロピーを用いたアナログ・デジタルセキュリティプリミティブ信号の複雑度評価
• Authors: Paul Jimenez, Raphael Cardoso, Maurìcio Gomes de Queiroz, Mohab Abdalla, Cédric Marchand, Xavier Letartre, Fabio Pavanello,
• Abstract要約: 本研究は,Pseudo-Random Number Generators (PRNG) などのセキュリティプリミティブに焦点を当てる。 このようなプリミティブは、アプリケーションに対する十分なセキュリティを保証するために、レスポンスにおいて高いレベルの複雑さやエントロピーを持つ必要があります。 自己相関の非エントロピーは、ApEnやFuzEnよりも優れたコントラストを持つアナログドメインとバイナリドメインにおいて、よく知られたPRNGと最適化されていないPRNGとを区別できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The study of regularity in signals can be of great importance, typically in medicine to analyse electrocardiogram (ECG) or electromyography (EMG) signals, but also in climate studies, finance or security. In this work we focus on security primitives such as Physical Unclonable Functions (PUFs) or Pseudo-Random Number Generators (PRNGs). Such primitives must have a high level of complexity or entropy in their responses to guarantee enough security for their applications. There are several ways of assessing the complexity of their responses, especially in the binary domain. With the development of analog PUFs such as optical (photonic) PUFs, it would be useful to be able to assess their complexity in the analog domain when designing them, for example, before converting analog signals into binary. In this numerical study, we decided to explore the potential of the disentropy of autocorrelation as a measure of complexity for security primitives as PUFs, TRNGs or PRNGs with analog output or responses. We compare this metric to others used to assess regularities in analog signals such as Approximate Entropy (ApEn) and Fuzzy Entropy (FuzEn). We show that the disentropy of autocorrelation is able to differentiate between well-known PRNGs and non-optimised or bad PRNGs in the analog and binary domain with a better contrast than ApEn and FuzEn. Next, we show that the disentropy of autocorrelation is able to detect small patterns injected in PUFs responses and then we applied it to photonic PUFs simulations.
• Abstract（参考訳）: 信号の規則性の研究は、典型的には心電図 (ECG) や筋電図 (EMG) の信号を分析する医学において非常に重要であるが、気候研究、金融学、安全保障学においても重要である。 本研究では,Pseudo-Random Number Generators (PRNG) などのセキュリティプリミティブに焦点を当てる。 このようなプリミティブは、アプリケーションに対する十分なセキュリティを保証するために、レスポンスにおいて高いレベルの複雑さやエントロピーを持つ必要があります。 応答の複雑さを評価する方法はいくつかあり、特にバイナリドメインではそうである。 光(フォトニック)PUFのようなアナログPUFの開発により、例えばアナログ信号をバイナリに変換する前に、アナログ領域の複雑さを評価することができる。 本研究では, PUFs, TRNGs, PRNGsなどのセキュリティプリミティブの複雑さの尺度として自己相関の非エントロピーの可能性を検討することを決定した。 近似エントロピー(ApEn)やファジィエントロピー(FuzEn)といったアナログ信号の正則性を評価するために用いられる他の指標と比較する。 自己相関の非エントロピーは、ApEnやFuzEnよりも優れたコントラストを持つアナログドメインとバイナリドメインにおいて、よく知られたPRNGと最適化されていないPRNGとを区別できることを示す。 次に、自己相関の非エントロピーは、PUFs応答に注入された小さなパターンを検知し、フォトニックPUFsシミュレーションに応用できることを示す。

関連論文リスト

• Pseudorandom Function-like States from Common Haar Unitary [1.0067421338825544]
  古典的にアクセス可能な適応型セキュアPRFSGを量子ハール乱数オラクル(QHRO)モデルで構築する。 我々のPRFSG構造は、単一の置換に基づく古典的な EvenMansour 暗号に似ており、無制限のクエリに対して安全である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T15:48:27Z)
• Statistical Quality Comparison of the Bitstrings Generated by a Physical Unclonable Function across Xilinx, Altera and Microsemi Devices [0.0]
  我々は、Xilinx、Altera、Microsemiの3つの主要なFPGAベンダーによって製造された一連のデバイス間でのエントロピーを評価する。 SiRF PUFは評価に使用され、3つのベンダーデバイスでほぼ同一に構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T19:28:57Z)
• One-Dimensional Deep Image Prior for Curve Fitting of S-Parameters from Electromagnetic Solvers [57.441926088870325]
  Deep Image Prior(ディープ・イメージ・プライオリ、ディープ・イメージ・プライオリ、DIP)は、ランダムなd畳み込みニューラルネットワークの重みを最適化し、ノイズや過度な測定値からの信号に適合させる技術である。 本稿では,Vector Fitting (VF) の実装に対して,ほぼすべてのテスト例において優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T20:28:37Z)
• Simplex Random Features [53.97976744884616]
  ソフトマックスおよびガウスカーネルの非バイアス近似のための新しいランダム特徴(RF)機構であるSimplex Random Features (SimRFs)を提案する。 我々は,これらのカーネルの非バイアス推定値に対して,SimRFが最小平均二乗誤差(MSE)を提供することを示す。 ポイントワイドカーネル推定,非パラメトリック分類,スケーラブルトランスフォーマーなどの設定において,SimRFによる一貫したゲインを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T18:53:39Z)
• Statistically Meaningful Approximation: a Case Study on Approximating Turing Machines with Transformers [50.85524803885483]
  本研究は,統計的学習性を示すために近似ネットワークを必要とする統計有意(SM)近似の形式的定義を提案する。 回路とチューリングマシンの2つの機能クラスに対するSM近似について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-28T04:28:55Z)
• Accurate methods for the analysis of strong-drive effects in parametric gates [94.70553167084388]
  正確な数値と摂動解析手法を用いて効率的にゲートパラメータを抽出する方法を示す。 我々は,$i$SWAP, Control-Z, CNOT など,異なる種類のゲートに対する最適操作条件を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T02:02:54Z)
• Practical Semi-Device Independent Randomness Generation Based on Quantum State's Indistinguishability [0.0]
  本稿では,準備・測定方式に基づく半DI QRNG実験の原理的タイムビン符号化手法を提案する。 エネルギー結合と入出力相関から条件最小エントロピーを低くし、証明可能な真のランダム性の量を決定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-22T15:39:36Z)
• Probability distributions for analog-to-target distances [0.12314765641075436]
  優れたアナログを見つけるのに必要なカタログのサイズに寸法が果たす役割を示す。 我々は、良好なアナログを見つけるのに必要なカタログのサイズ、および$K$-bestアナログの相対的な手段と分散に次元性が重要な役割を果たしていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-26T09:10:12Z)
• Sinkhorn Natural Gradient for Generative Models [125.89871274202439]
  本研究では,シンクホーンの発散による確率空間上の最も急降下法として機能するシンクホーン自然勾配(SiNG)アルゴリズムを提案する。 本稿では,SiNG の主要成分であるシンクホーン情報行列 (SIM) が明示的な表現を持ち,対数的スケールの複雑さを正確に評価できることを示す。 本実験では,SiNGと最先端のSGD型解法を定量的に比較し,その有効性と有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-09T02:51:17Z)
• Global sensitivity analysis for stochastic simulators based on generalized lambda surrogate models [0.0]
  グローバル感度分析は、入力変数が計算モデルの応答の変化に与える影響を定量化することを目的としている。 しかし、決定論的シミュレータは、(擬)ランダム数を使用するために固有のランダム性を持つ。 このランダムな性質のため、グローバルな感度分析に使用される従来のソボの指標は、異なる方法でシミュレータに拡張することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T08:03:31Z)
• Efficient classical simulation of random shallow 2D quantum circuits [104.50546079040298]
  ランダム量子回路は古典的にシミュレートするのは難しいと見なされる。 典型例の近似シミュレーションは, 正確なシミュレーションとほぼ同程度に困難であることを示す。 また、十分に浅いランダム回路はより一般的に効率的にシミュレーション可能であると推測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T19:00:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。