In this paper, we continue the line of work initiated by Boneh and Zhandry at CRYPTO 2013 and EUROCRYPT 2013 in which they formally define the notion of unforgeability against quantum adversaries specifically, for classical message authentication codes and classical digital signatures schemes. We develop a general and parameterised quantum game-based security model unifying unforgeability for both classical and quantum constructions allowing us for the first time to present a complete quantum cryptanalysis framework for unforgeability. In particular, we prove how our definitions subsume previous ones while considering more fine-grained adversarial models, capturing the full spectrum of superposition attacks. The subtlety here resides in the characterisation of a forgery. We show that the strongest level of unforgeability, namely existential unforgeability, can only be achieved if only orthogonal to previously queried messages are considered to be forgeries. In particular, we present a non-trivial attack if any overlap between the forged message and previously queried ones is allowed. We further show that deterministic constructions can only achieve the weaker notion of unforgeability, that is selective unforgeability, against such restricted adversaries, but that selective unforgeability breaks if general quantum adversaries (capable of general superposition attacks) are considered. On the other hand, we show that PRF is sufficient for constructing a selective unforgeable classical primitive against full quantum adversaries. Moreover, we show similar positive results relying on Pseudorandom Unitaries (PRU) for quantum primitives. These results demonstrate the generality of our framework that could be applicable to other primitives beyond the cases analysed in this paper.


翻译:在本文中,我们继续Boneh和Zhandry在2013年CRYPTO和2013年EURORYPT中发起的工作方针,其中我们正式界定了不可预见性的概念,具体地说,对于古典电文认证代码和古典数字签名计划来说,就是不可预见性的概念。我们开发了一个通用的、基于参数的量基游戏安全模式,统一了古典和量制构建的不可预见性。让我们第一次能够提出完整的量级加密分析框架,以便不易感知性。特别是,我们证明了我们的定义如何在考虑更精细的对抗性对抗性对抗性对抗性对抗性对抗性强势攻击的模型的同时,也证明了我们的定义性,这里的微妙性在于伪造的特征。我们表明,最强的不可预见性,即存在不可预见性,只有将以往质疑的信息视为虚构的信息和先前质疑性信息之间的任何重叠,我们提出的非剧烈攻击性攻击性攻击性。我们进一步表明,确定性建筑只能达到不可磨损的纸质攻击性概念,如果我们无法追溯性的常规性判断性判断性判断,那么,那么,在常规的直根基级的直基值框架中,那么,那么,我们就会有选择性的精确性地展示性地展示性地展示其他的直根基值的直基值的直基值的精确性, 直系性地展示性地展示性能,我们,那么的直根基底的直系的直系的直基性,我们,我们的行为性能,这样会显示的直系的直系性地表明,如果我们对。

0
下载
关闭预览

相关内容

EUROCRYPT:European Cryptology Conference。 Explanation:欧洲密码学会议。 Publisher:ACM 。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/eurocrypt/
专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Quantum Advantage for All
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月23日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月22日
Deep Learning for Energy Markets
Arxiv
8+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月30日
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月26日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员