Another threat is the development of large quantum computers, which have a high likelihood of breaking the high popular security protocols because it can use both Shor and Grover algorithms. In order to fix this looming threat, quantum-resistant cryptographic systems, otherwise known as post-quantum cryptography (PQC), are being formulated to protect cybersecurity systems of the future. The current paper presents the state of the art in designing, realizing, and testing the security of robust quantum-resistant algorithms, paying attention to lattice-based, code-based, multivariate polynomial and hash-based cryptography. We discuss their resistance to classical and quantum attackers, distributed system scalability properties, and their deployment in practice (secure communications, blockchain, cloud computing infrastructures). Also, we study a hybrid cryptographic model that integrates the classical efficient cryptography scheme and a quantum-resilient cryptographic scheme to achieve a backward-compatible solution and simultaneously improving the forward security properties. With the experimental findings, it is evident that performance with reasonable computational footprint of the proposed framework succeeds to install amplified security fortitude which successfully harbours prolific cybersecurity systems of the future.


翻译:另一个威胁是大型量子计算机的发展,其极有可能破解当前广泛使用的安全协议,因为它能够同时利用Shor算法和Grover算法。为应对这一迫近的威胁,量子抗性密码系统(亦称后量子密码学)正在被构建以保护未来的网络安全体系。本文阐述了设计、实现与测试鲁棒量子抗性算法的最新进展,重点关注基于格的密码学、基于编码的密码学、多元多项式密码学及基于哈希的密码学。我们讨论了这些算法对经典攻击者与量子攻击者的抵抗能力、分布式系统可扩展性特性,以及在实际场景(安全通信、区块链、云计算基础设施)中的部署方案。此外,我们研究了一种混合密码模型,该模型整合了经典高效密码方案与量子抗性密码方案,在实现向后兼容解决方案的同时增强了前向安全特性。实验结果表明,所提出框架在合理计算开销下实现了性能与安全性的平衡,成功构建了能够承载未来复杂网络安全体系的强化防护架构。

0
下载
关闭预览

相关内容

在数学和计算机科学之中,算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言,算法是一个表示为有限长列表的有效方法。算法应包含清晰定义的指令用于计算函数。 来自维基百科: 算法
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知会员服务
40+阅读 · 2022年2月28日
【AAAI2021】“可瘦身”的生成式对抗网络
专知会员服务
13+阅读 · 2020年12月12日
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知
10+阅读 · 2022年2月28日
论文浅尝 | GEOM-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks
开放知识图谱
14+阅读 · 2020年4月8日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员