論文の概要: Key Length-Oriented Classification of Lightweight Cryptographic Algorithms for IoT Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21368v1
- Date: Tue, 23 Dec 2025 22:54:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-29 20:48:41.761795
- Title: Key Length-Oriented Classification of Lightweight Cryptographic Algorithms for IoT Security
- Title（参考訳）: IoTセキュリティのための軽量暗号アルゴリズムのキー長指向分類
- Authors: Arsalan Vahi,
- Abstract要約: 本研究は、IoTシステムで一般的に使用される軽量対称暗号のセキュリティ評価に焦点を当てる。
その結果,鍵サイズは軽量暗号のセキュリティにおいて重要なパラメータであることがわかった。
128ビット未満の鍵を用いる暗号は、機密データを保護するための安全性や安全性の低いものと考えられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The successful deployment of the Internet of Things (IoT) applications relies heavily on their robust security, and lightweight cryptography is considered an emerging solution in this context. While existing surveys have been examining lightweight cryptographic techniques from the perspective of hardware and software implementations or performance evaluation, there is a significant gap in addressing different security aspects specific to the IoT environment. This study aims to bridge this gap. This research presents a thorough survey focused on the security evaluation of symmetric lightweight ciphers commonly used in IoT systems. The objective of this study is to provide a holistic understanding of lightweight ciphers, emphasizing their security strength, which is an essential consideration for real-time and resource-constrained applications. Furthermore, we propose two taxonomies: one for classifying IoT applications based on their inherent characteristics, and another for evaluating security levels based on key size. Our findings indicate that key size is a critical parameter in the security of lightweight ciphers. Ciphers employing keys shorter than 128 bits are considered less secure or even insecure for protecting sensitive data
- Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)アプリケーションのデプロイの成功は、その堅牢なセキュリティに大きく依存しています。
これまでの調査では、ハードウェアとソフトウェアの実装やパフォーマンス評価の観点から、軽量な暗号技術を調べてきたが、IoT環境特有のさまざまなセキュリティ面に対処する上で、大きなギャップがある。
この研究はこのギャップを埋めることを目的としている。
本研究は、IoTシステムで一般的に使用される対称軽量暗号のセキュリティ評価に焦点を当てた、徹底的な調査である。
本研究の目的は、リアルタイムおよびリソース制約のあるアプリケーションに不可欠なセキュリティ強度を強調し、軽量暗号の総合的な理解を提供することである。
さらに,その特性に基づいてIoTアプリケーションを分類する手法と,キーサイズに基づいてセキュリティレベルを評価する方法の2つの分類法を提案する。
その結果,鍵サイズは軽量暗号のセキュリティにおいて重要なパラメータであることがわかった。
128ビット未満の鍵を用いる暗号は、機密データを保護するために安全性が低いか、あるいは安全でないと考えられる
関連論文リスト
- Cryptanalysis of LC-MUME: A Lightweight Certificateless Multi-User Matchmaking Encryption for Mobile Devices [0.0]
送信者の完全秘密鍵を所持することなく,Type-I 敵が有効なテキスト暗号を偽造できることを示す。
本稿では,モバイルコンピューティング環境におけるマッチング暗号方式のセキュリティを強化するための戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-30T13:36:52Z) - Cryptanalysis via Machine Learning Based Information Theoretic Metrics [58.96805474751668]
本稿では,機械学習アルゴリズムの新たな2つの応用法を提案する。
これらのアルゴリズムは、監査設定で容易に適用でき、暗号システムの堅牢性を評価することができる。
本稿では,DES,RSA,AES ECBなど,IND-CPAの安全でない暗号化スキームを高精度に識別する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-25T04:53:36Z) - Application of Machine Learning Techniques for Secure Traffic in NoC-based Manycores [44.99833362998488]
本論文は,NoCベースのマルチコアシステムにおけるDoS攻撃を検出するために,機械学習と時系列を用いたIDS手法を探索する。
マルチコアNoCからトラフィックデータを抽出し,抽出したデータから学習手法を実行する必要がある。
開発されたプラットフォームは、低レベルのプラットフォームでデータを検証します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-21T10:58:09Z) - A Security Assessment tool for Quantum Threat Analysis [34.94301200620856]
量子コンピューティングの急速な進歩は、セキュアな通信、デジタル認証、情報暗号化に使われる多くの現在のセキュリティアルゴリズムに重大な脅威をもたらす。
十分に強力な量子コンピュータは、これらのアルゴリズムの脆弱性を悪用し、安全でないトランジットでデータをレンダリングする可能性がある。
この研究は、企業のための量子アセスメントツールを開発し、セキュリティプロトコルをポスト量子世界へ移行するための適切なレコメンデーションを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-18T13:58:34Z) - A Machine Learning-Based Framework for Assessing Cryptographic Indistinguishability of Lightweight Block Ciphers [1.5953412143328967]
Indistinguishabilityは暗号セキュリティの基本原則であり、IoT(Internet of Things)デバイス間で送信されるデータの保護に不可欠である。
本研究では,暗号化システムにおける不明瞭性評価における機械学習(ML)の能力について検討する。
MIND-Cryptは、軽量ブロック暗号の暗号不一致性を評価するために設計されたMLベースの新しいフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T04:40:13Z) - A Quantitative Security Analysis of S-boxes in the NIST Lightweight Cryptography Finalists [1.3349615170141398]
2017年、NISTは標準的な軽量スキームのセキュリティ要件を提出した。
本稿では,NIST LWCコンペティションファイナリスト6名のSボックスを,よく知られた暗号特性に基づいて評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-09T07:56:52Z) - Blockchain-based Zero Trust on the Edge [5.323279718522213]
本稿では,ブロックチェーンに拡張されたゼロトラストアーキテクチャ(ZTA)に基づく新たなアプローチを提案し,セキュリティをさらに強化する。
ブロックチェーンコンポーネントは、ユーザの要求を格納するための不変データベースとして機能し、潜在的に悪意のあるユーザアクティビティを分析して識別することで、信頼性を検証するために使用される。
スマートシティにおけるその実現可能性と適用性を検証するために,テストベッド上で実施したフレームワーク,アプローチのプロセス,実験について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T12:43:21Z) - Smooth Number Message Authentication Code in the IoT Landscape [0.7373617024876725]
本稿では,軽量IoTデバイスにおけるSmooth Number Message Authentication Code(SNMAC)を提案する。
この提案は、暗号分野におけるスムーズな数値の使用に基づいており、様々なアルゴリズムやセキュリティ構成体のセキュリティとパフォーマンスを改善するために、どのように使用できるのかを調査している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-21T09:18:17Z) - SOCI^+: An Enhanced Toolkit for Secure OutsourcedComputation on Integers [50.608828039206365]
本稿では,SOCIの性能を大幅に向上させるSOCI+を提案する。
SOCI+は、暗号プリミティブとして、高速な暗号化と復号化を備えた(2, 2)ホールドのPaillier暗号システムを採用している。
実験の結果,SOCI+は計算効率が最大5.4倍,通信オーバヘッドが40%少ないことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-27T05:19:32Z) - Safe RAN control: A Symbolic Reinforcement Learning Approach [62.997667081978825]
本稿では,無線アクセスネットワーク(RAN)アプリケーションの安全管理のためのシンボル強化学習(SRL)アーキテクチャを提案する。
我々は、ユーザが所定のセルネットワークトポロジに対して高レベルの論理的安全性仕様を指定できる純粋に自動化された手順を提供する。
ユーザがシステムに意図仕様を設定するのを支援するために開発されたユーザインターフェース(UI)を導入し、提案するエージェントの動作の違いを検査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-03T16:45:40Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:09:31Z)
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。