論文の概要: Critical sets of Latin squares based on autoparatopisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21532v1
• Date: Fri, 18 Sep 2026 09:24:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-21 18:40:16.945691
• Title: Critical sets of Latin squares based on autoparatopisms
• Title（参考訳）: 自己パラトピズムに基づくラテン正方形の臨界集合
• Abstract要約: 暗号学において、ラテン正方形の臨界集合は特に秘密の共有スキームを設計するために実装されている。 本稿では,ラテン正方形の自己パラトピズム群が記述するエントリの軌道を用いてこの問題を解決する。 我々は,新しい秘密共有方式の設計において,このアプローチを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In cryptography, critical sets of Latin squares have particularly been implemented to design secret sharing schemes. A main problem in these cryptographic protocols arises from absent holders of pieces of information that are common to different critical sets, because they become indispensable to recover the secret. This paper solves this problem by making use of the orbits of entries described by the autoparatopism group of the Latin square under consideration. To this end, we introduce the more general problem of computing critical sets of Latin squares having a given paratopism in their autoparatopism group. These critical sets depend only on the conjugacy class of the autoparatopism and the main class of the Latin square under consideration. Based on this fact, as an illustrative example, we determine the smallest and largest sizes of critical sets associated with autoparatopisms of Latin squares of order up to six. We implement this approach in the design of a new secret sharing scheme.
• Abstract（参考訳）: 暗号学において、ラテン正方形の臨界集合は特に秘密の共有スキームを設計するために実装されている。 これらの暗号プロトコルの主な問題は、秘密を回復するのに必須となるため、異なるクリティカルセットに共通する情報の欠落した保持者から生じる。 本稿では,ラテン正方形の自己パラトピズム群が記述するエントリの軌道を用いてこの問題を解決する。 この目的のために、我々は、パラトピズム群に与えられたパラトピズムを持つラテン正方形の臨界集合を計算するより一般的な問題を導入する。 これらの臨界集合は、自己パラトピズムの共役類と、検討中のラテン正方形の主類にのみ依存する。 この事実に基づいて、図示的な例として、ラテン四角形の自己パラトピズムに関連する臨界集合の最小サイズと最大サイズを最大6まで決定する。 我々は,新しい秘密共有方式の設計において,このアプローチを実装した。

関連論文リスト

• A Shared IPTC Topic Space for Cross-Source Topic Modelling [3.368151533620041]
  本稿では,分類学で定義された1つの共有トピック空間にコーパスを配置する再現可能なフレームワークを提案する。 フレームワークはNew York Times 2011コーパスで開発され、選択された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-25T10:32:41Z)
• Position: General Alignment Has Hit a Ceiling; Edge Alignment Must Be Taken Seriously [51.03213216886717]
  我々は、一般的なアライメントの支配的なパラダイムが、矛盾する値の設定において構造的な天井に達するという立場を取る。 エッジアライメント(Edge Alignment)は,多次元の値構造を保持するシステムにおいて,異なるアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-23T16:51:43Z)
• Understanding In-context Learning of Addition via Activation Subspaces [73.8295576941241]
  そこで本研究では,入力に整数$k$を追加するという真の予測規則を,数ショット学習タスクの構造化されたファミリについて検討する。 次に、次元の減少と分解を通じて、個々の頭部の詳細な分析を行う。 この結果から,前進パスを横断する局所化頭部の低次元部分空間の追跡が,言語モデルにおける微粒化計算構造に対する洞察を与えることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-08T11:32:46Z)
• An alternative formulation of attention pooling function in translation [0.0]
  本稿では,翻訳作業における注目度評価関数の定式化について述べる。 数学的には、この公式は注意点行列(例えば$H$)を固定帯域幅を持つ帯域行列の空間に投影するものと考えることができる。 これは、$H$を最もよく近似する行列の存在を保証するコンパクトな部分空間であることを証明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T14:42:00Z)
• On the privacy of federated Clustering: A Cryptographic View [2.209921757303168]
  多くのプライバシ保存クラスタリングアルゴリズムは、完全なプライバシを保証するために、ホモモルフィック暗号化やセキュアなマルチパーティ計算のような暗号化技術を活用する。 本稿では,この複雑なトレードオフを考察し,反復アルゴリズムにおける連続暗号の必要性を疑問視する。 既存の格子型HSSP攻撃は,中間セントロイドの知識からプライベートデータの再構成に失敗していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T09:04:14Z)
• Byzantine-Robust Decentralized Learning via ClippedGossip [61.03711813598128]
  ビザンチン・ロバスト・コンセンサス最適化のためのClippedGossipアルゴリズムを提案する。 ClippedGossipの実証実験性能を多数の攻撃下で実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-03T12:04:36Z)
• A Self-supervised Mixed-curvature Graph Neural Network [76.3790248465522]
  自己教師型混合曲率グラフニューラルネットワーク(SelfMGNN)を提案する。 我々は、SelfMGNNが現実の複雑なグラフ構造をキャプチャし、最先端のベースラインを上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T08:56:55Z)
• Lattice-Based Methods Surpass Sum-of-Squares in Clustering [98.46302040220395]
  クラスタリングは教師なし学習における基本的なプリミティブである。 最近の研究は、低次手法のクラスに対する低い境界を確立している。 意外なことに、この特定のクラスタリングモデルのtextitdoesは、統計的-計算的ギャップを示さない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-07T18:50:17Z)
• Core-Stable Committees under Restricted Domains [27.621521330479208]
  我々は委員会選挙の設定について検討する。そこでは、個人が利用可能な対象の特定の大きさのサブセットをまとめて選択する必要がある。 このモデルは、政治選挙、参加予算、施設配置など、多くの実生活シナリオに関係している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-04T12:04:29Z)
• Learning from History for Byzantine Robust Optimization [52.68913869776858]
  分散学習の重要性から,ビザンチンの堅牢性が近年注目されている。 既存のロバストアグリゲーションルールの多くは、ビザンチンの攻撃者がいなくても収束しない可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-18T16:22:32Z)

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。