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J-GLOBAL ID：202202270448848859   整理番号：22A0553395

ランダム関数と置換の多次元線形近似の構造的および統計的解析【JST・京大機械翻訳】

Structural and Statistical Analysis of Multidimensional Linear Approximations of Random Functions and Permutations

著者 (3件)： Ashur Tomer (imec-COSIC, KU Leuven, Leuven, Belgium) ,  Khan Mohsin (Department of Computer Science, University of Helsinki, Helsinki, Finland) ,  Nyberg Kaisa (Department of Computer Science, Aalto University, Espoo, Finland)
資料名： IEEE Transactions on Information Theory  (IEEE Transactions on Information Theory)
巻： 68  号： 2  ページ： 1296-1315  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0231A  ISSN： 0018-9448  CODEN： IETTAW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文の目的は,ランダム関数と置換の線形近似を調査することである。著者らの動機は2倍である。第1に,理想的なものからの実用的暗号の識別可能性を解析する前に,暗号者は理想的暗号の統計的挙動の正確な理解をしなければならない。第2に,この問題は,特に多重線形近似が同時に使用されるとき,古いおよびより最近の研究で無視されてきた。従来のモデルは平均挙動に基づいており,線形近似の独立性のような他の仮定を用いて単純化された。多次元暗号解析を導入し,線形近似の統計的独立性に関する人工的仮定を作成した。一方,攻撃には寄与しないが,時間とメモリの浪費を引き起こす多くの自明な近似を含む欠点がある。本論文では,自明な近似が関連するχ2分布の自由度を低減することを示した。以前に,アフィン線形暗号解析を提案し,自明な近似を除去でき,同時に,固体統計モデルを削除した。本論文では,類似の利点を持つDavies-Meyer近似と呼ばれる多次元線形近似の別のタイプを同定し,多次元線形近似のアフィンとDavies-Meyer型の両方に対する完全な統計的モデルを示した。本論文で与えられた新しいモデルは,現実的で,正確で,使用が容易である。それらは,ピアソンのχ2試験および有限母集団補正のような標準統計ツールによってバックアップされ,実際の例を用いて正確に働くことを実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  簡素化 ,  *統計解析 ,  *近似法 ,  多重化 ,  線形性 ,  統計模型 ,  平均値 ,  独立性 ,  自由度 ,  *高次元 ,  母集団 ,  暗号
準シソーラス用語： *線形近似 ,  暗号解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： ランダム関数 ,  置換 ,  多次元 ,  線形近似 ,  統計的解析