論文の概要: Verifiable computations for dynamic encrypted control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.18109v1
- Date: Tue, 16 Jun 2026 16:15:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.538221
- Title: Verifiable computations for dynamic encrypted control
- Title(参考訳): 動的暗号化制御のための検証可能な計算法
- Authors: Sebastian Schlor, Frank Allgöwer,
- Abstract要約: 線形動的暗号化制御のための新しいタイプの検証アルゴリズムを提案する。
制御器のシステム理論的な入力出力特性を人工的チャレンジ信号に適用する。
この結果、計算負荷はほとんど増加せず、間違った計算は高い確率で明らかにされ、リプレイ攻撃は起こり得ない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5371337604556311
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Encrypted control can preserve the privacy of data and parameters while the necessary computations can be outsourced to a cloud server. To ensure the integrity of the received values from the cloud, i.e., that they have not been changed, however, strong assumptions or verification algorithms are needed. Previous methods require computationally expensive cryptographic protocols or are only applicable to static computations. In this paper, we present a novel type of verification algorithm for linear dynamic encrypted control. We utilize system-theoretic input-output properties of the controller for artificial challenge signals, which are processed in the cloud in parallel with the requested control input, to check the correctness of the results at the plant. This results in almost no additional computational load, wrong computations are revealed with high probability, and no replay attacks are possible.
- Abstract(参考訳): 暗号化された制御はデータとパラメータのプライバシを保存することができ、必要な計算はクラウドサーバにアウトソースすることができる。
クラウドから受信した値の整合性、すなわち、それらが変更されていないことを確実にするためには、強い仮定や検証アルゴリズムが必要である。
従来の手法では、計算に高価な暗号プロトコルが必要であったり、静的な計算にしか適用できなかったりしていた。
本稿では,線形動的暗号化制御のための新しいタイプの検証アルゴリズムを提案する。
我々は,要求された制御入力と並行してクラウドで処理される人工チャレンジ信号に対して,制御器のシステム理論的な入力出力特性を利用して,プラントにおける結果の正しさを確認する。
この結果、計算負荷はほとんど増加せず、間違った計算は高い確率で明らかにされ、リプレイ攻撃は起こり得ない。
関連論文リスト
- QUACK! Making the (Rubber) Ducky Talk: A Systematic Study of Keystroke Dynamics for HID Injection Detection [60.105690843777666]
我々は、タイミング機能のみで動作する軽量モデルを使用して、堅牢でプライバシー保護の検知が達成可能であることを示す。
分析の結果,攻撃者の高度化は単調に回避を改善できないことが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-17T08:53:24Z) - Building a Robust Risk-Based Access Control System to Combat Ransomware's Capability to Encrypt: A Machine Learning Approach [0.510691253204425]
ランサムウェアの中核機能、無許可の暗号化は、正当な使用を妨害することなく悪意のある暗号化活動を識別しブロックする制御を要求する。
我々は、機械学習推論と必須アクセス制御を結合して、Linux上の暗号化をリアルタイムに規制する確率論的、リスクベースのアクセス制御アーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-23T14:48:35Z) - Taming Imperfect Process Verifiers: A Sampling Perspective on Backtracking [54.43083499412643]
言語モデルの生成能力をプロセス検証器と組み合わせたテストタイムアルゴリズムは、新しい推論能力を引き出すための有望なレバーを提供する。
提案手法は, 理論的に根拠付きバックトラックを用いて, 検証誤差に対して, 確実な堅牢性を実現するための新しいプロセス誘導型テスト時間サンプリングアルゴリズムであるVGBを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-03T16:21:14Z) - Encrypted system identification as-a-service via reliable encrypted matrix inversion [0.0]
暗号化された計算は、多数のアプリケーションドメインにわたる有望な道を開く。
特に、算術的同型暗号化はクラウドベースの計算サービスに自然に適合する。
本稿では,少なくとも2乗問題に対する信頼性の高い暗号化ソリューションにより,暗号化されたシステム識別サービスを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-27T20:00:04Z) - A Verifiable Computing Scheme for Encrypted Control Systems [0.0]
雲から受信した制御信号の正しさを検証することが必須である。
ゼロ知識証明手法のような従来の検証手法は、証明生成と検証の両方で計算的に要求される。
本稿では,確率論的カット・アンド・チョース法に着想を得た,計算的に安価で検証可能な新しい計算ソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-28T21:06:39Z) - Incrementally-Computable Neural Networks: Efficient Inference for
Dynamic Inputs [75.40636935415601]
ディープラーニングは、センサーデータやユーザ入力などの動的入力を効率的に処理するという課題に直面していることが多い。
インクリメンタルな計算アプローチを採用し、入力の変化に応じて計算を再利用する。
本稿では,この手法をトランスフォーマーアーキテクチャに適用し,修正入力の分数に比例した複雑性を持つ効率的なインクリメンタル推論アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-27T16:30:27Z) - Encrypted Dynamic Control exploiting Limited Number of Multiplications and a Method using RLWE-based Cryptosystem [0.3749861135832073]
本稿では,ほとんどの同型暗号方式で実装可能な動的コントローラを暗号化する手法を提案する。
結果として、暗号化されたコントローラは、暗号化されたデータごとに、限られた数の同型乗算しか必要としない。
本稿では,Ring Learning With Errors(RLWE)ベースの暗号システムにおいて,メッセージのベクトルを1つの暗号文に暗号化する手法のカスタマイズを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-07T08:24:48Z) - THE-X: Privacy-Preserving Transformer Inference with Homomorphic
Encryption [112.02441503951297]
トランスフォーマーモデルのプライバシ保護推論は、クラウドサービスユーザの要求に基づいています。
我々は、事前訓練されたモデルのプライバシ保存推論を可能にするトランスフォーマーの近似アプローチである$textitTHE-X$を紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-01T03:49:18Z) - Faster Secure Data Mining via Distributed Homomorphic Encryption [108.77460689459247]
ホモモルフィック暗号化(HE)は、最近、暗号化されたフィールド上で計算を行う能力により、ますます注目を集めている。
本稿では,スケーリング問題の解決に向けて,新しい分散HEベースのデータマイニングフレームワークを提案する。
各種データマイニングアルゴリズムとベンチマークデータセットを用いて,新しいフレームワークの有効性と有効性を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-17T18:14:30Z)
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。