論文の概要: QGCL: Quantum-Guided Clause Learning for Cryptanalytic SAT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25756v1
- Date: Mon, 25 May 2026 12:09:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-26 19:50:19.936176
- Title: QGCL: Quantum-Guided Clause Learning for Cryptanalytic SAT
- Title（参考訳）: QGCL: Cryptanalytic SATのための量子ガイドクローズラーニング
- Authors: Walid El Maouaki, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique,
- Abstract要約: AESに対するパワーサイドチャネル攻撃は、秘密鍵を復元するためにデータ依存の物理的漏洩を利用する。
S.A.T.が支援するパワーサイドチャネル暗号解析は、AESセマンティクス、鍵制約、平文/テキストの一貫性、リーク述語をCNFとして符号化することでこの問題に対処する。
本稿では,CDCL競合コアの周辺で動的に抽出される小さなサブフォーミュラ上でのみGrover検索を実行する量子ガイド型競合学習フレームワークQGCLを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5435687567731926
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Power side-channel attacks on AES exploit data-dependent physical leakage to recover secret keys, but turning noisy leakage observations into a verified AES-128 key remains a hard combinational search problem. SAT-assisted power side-channel cryptanalysis addresses this challenge by encoding AES semantics, key constraints, plaintext/ciphertext consistency, and leakage predicates as CNF, so that candidate keys must satisfy the exact cryptographic specification. These cryptanalytic SAT formulas are large and highly structured; our largest controlled AES-oriented power-SCA instances contain up to 39,389 variables and 137,712 clauses, making a full-formula Grover search well beyond the scale studied here and beyond currently practical near-term implementations. We propose QGCL, a Quantum-Guided Conflict-Driven Clause Learning (CDCL) framework in which Grover search is invoked only on small subformulas extracted dynamically around CDCL conflict cores. The quantum subsolver returns candidate assignments and violation scores that bias branching heuristics, while final SAT/UNSAT decisions and key verification remain classical. We evaluate QGCL on AES-oriented cryptanalytic SAT instances derived from power side-channel CNFs with leakage-derived hint configurations, measuring conflicts, restarts, decisions, and propagations. The experiments show consistent reductions in these solver-internal statistics on harder instances, with up to an 86% reduction in conflicts compared with the classical conflict-learning baseline. Parameter sweeps over the number of Grover oracle calls and the subproblem size identify a regime in which a modest quantum resource allocation captures most of the observed improvement.
- Abstract（参考訳）: AESに対するパワーサイドチャネル攻撃は、秘密鍵を復元するためにデータ依存の物理的漏洩を利用するが、ノイズの多い漏洩観測を認証されたAES-128キーに変換することは難しい組み合わせ探索問題である。
AESセマンティクス、鍵制約、平文/暗号文の一貫性、リーク述語をCNFとして符号化することで、候補鍵が正確な暗号仕様を満たす必要がある。
最大39,389変数と137,712節を含むAES指向のパワーSCAインスタンスは、ここで研究されたスケールをはるかに超え、現在、実用的な短期的な実装をはるかに超えている。
提案するQGCLは,CDCLの競合コアを中心に動的に抽出された小さなサブフォーミュラ上でのみGrover検索を実行する,CDCL(Quantum-Guided Conflict-Driven Clause Learning)フレームワークである。
量子サブソルバは、候補の割り当てと違反スコアを返却し、バイアスが分岐するヒューリスティックを分岐する一方、SAT/UNSATの最終決定と鍵検証は古典的のままである。
我々は,電力側チャネルCNFから抽出したAES指向のSATインスタンス上でのQGCLの評価を行い,コンフリクト,再起動,決定,伝搬を計測した。
実験では、これらの厳密なインスタンスに関する解法-内部統計が一貫して減少し、古典的なコンフリクト学習ベースラインと比較して最大86%のコンフリクトが減少している。
パラメータはグローバーのオラクル呼び出しの数を調べ、サブプロブレムサイズは、控えめな量子リソース割り当てが観測された改善のほとんどをキャプチャする状態を特定する。
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