論文の概要: Layered Performance Analysis of TLS 1.3 Handshakes: Classical, Hybrid, and Pure Post-Quantum Key Exchange

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11006v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 17:27:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:33.082313
• Title: Layered Performance Analysis of TLS 1.3 Handshakes: Classical, Hybrid, and Pure Post-Quantum Key Exchange
• Title（参考訳）: TLS 1.3ハンドシェイクの階層的性能解析:古典的、ハイブリッド的、純粋量子後鍵交換
• Authors: David Gómez-Cambronero, Daniel Munteanu, Ana Isabel González-Tablas,
• Abstract要約: 量子後暗号(PQC)アルゴリズムがTLSトランザクションよりもステートフルなHTTPの複数の層に与える影響について検討する。 本稿では,最大100トランザクション毎の負荷テストがロードバランサに送信される実世界の環境をエミュレートする実験室アーキテクチャを提案する。 各テストはTLS 1.3キー交換グループを使用して実行される: 従来の(または非PQC)、ハイブリッドPQC、純粋なPQC。
• 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: In this paper, we present a laboratory study focused on the impact of post-quantum cryptography (PQC) algorithms on multiple layers of stateful HTTP over TLS transactions: the TCP handshake, the intermediate TCP-TLS layer, the TLS handshake, the intermediate TLS layer, and the HTTP application layer. To this end, we propose a laboratory architecture that emulates a real-world setup in which a load test of up to 100 transactions per second is sent to a load balancer, which in turn forwards them to a backend server that returns the responses. Each set of tests is executed using the TLS 1.3 key exchange groups as follows: traditional (or non-PQC), hybrid PQC and pure PQC. Each set of tests also varied the backend response size. Across more than thirty experiments, we performed data reduction and statistical analysis for each layer, to determine the specific impact of each algorithm (PQC and traditional) at every stage of the HTTP-over-TLS transaction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、TCPハンドシェイク、中間TCP-TLS層、TLSハンドシェイク、中間TLS層、HTTPアプリケーション層など、複数のステートフルなHTTP層に対するポスト量子暗号(PQC)アルゴリズムの影響について検討する。 そこで本研究では,最大100トランザクション毎の負荷テストがロードバランサに送信され,応答を返すバックエンドサーバに転送される実世界の環境をエミュレートする実験室アーキテクチャを提案する。 各テストはTLS 1.3キー交換グループを使用して実行される: 従来の(または非PQC)、ハイブリッドPQC、純粋なPQC。 それぞれのテストセットはバックエンドのレスポンスサイズも様々です。 30以上の実験で、各レイヤのデータ削減と統計分析を行い、HTTP-over-TLSトランザクションのすべてのステージにおいて、各アルゴリズム(PQCおよび従来の)の特定の影響を判定した。

関連論文リスト

• How to Train Your LLM Web Agent: A Statistical Diagnosis [96.86317871461834]
  LLMウェブエージェントのポストトレーニングにおける計算割当に関する統計学的基礎研究について述べる。 提案手法では,Llama 3.1 8Bの学生を対象に,教師付き微調整(SFT)とオンライン強化学習を用いて,Llama 3.3 70Bの教師を模倣する2段階のパイプラインを用いた。 以上の結果から,SFTとオンラインRLの組み合わせは,WorkArenaとMiniWob++のいずれにおいても,単独でのアプローチよりも一貫して優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-05T17:12:33Z)
• An ETSI GS QKD compliant TLS implementation [0.0]
  TLSプロトコルは、クライアントとサーバ側の後方互換性を維持しながら変更される。 当社のプロトコルはQKDで暗号化されたビデオ会議コールに使用しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-24T08:27:47Z)
• Benchmarking Post-Training Quantization in LLMs: Comprehensive Taxonomy, Unified Evaluation, and Comparative Analysis [89.60263788590893]
  後学習量子化(PTQ)技術は大規模言語モデル(LLM)圧縮に広く採用されている。 既存のアルゴリズムは主にパフォーマンスに重点を置いており、モデルサイズ、パフォーマンス、量子化ビット幅間のトレードオフを見越している。 本稿では LLM PTQ のための新しいベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T07:35:35Z)
• Estimating the Number of HTTP/3 Responses in QUIC Using Deep Learning [7.795761092358769]
  本稿では、所定のQUIC接続におけるHTTP/3応答数をオブザーバによって推定する新しい手法を提案する。 提案方式では,QUIC接続トレースを画像シーケンスに変換し,機械学習(ML)モデルを用いて応答数を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T15:40:22Z)
• Faster Post-Quantum TLS 1.3 Based on ML-KEM: Implementation and Assessment [5.483288991845528]
  TLSはネットワーク上のセキュアなデータ伝送に広く利用されている。 量子脅威に対抗するためには、量子後アルゴリズムをTLSに統合することが不可欠である。 TLSプロトコルでは、ハンドシェイク性能が重要であり、後量子TLS(PQ-TLS)では、後量子鍵カプセル化機構(KEM)の性能がハンドシェイク性能に直接影響を及ぼす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-21T05:59:04Z)

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。