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Generative Trapdoors for Public Key Cryptography Based on Automatic Entropy Optimization

China Communications 2021年第8期18卷 35-46页

作者： Shuaishuai Zhu Yiliang Han College of Cryptography Engineering Engineering University of People’s Armed PoliceXi’an 710086China Key Laboratory of Network and Information Security under the People’s Armed Police Xi’an 710086China

Trapdoor is a key component of public key cryptography design which is the essential security foundation of modern ***,the traditional way in designing a trapdoor is to identify a computationally hard problem,such as the NPC *** the trapdoor in a public key encryption mechanism turns out to be a type of limited *** this paper,we generalize the methodology of adversarial learning model in artificial intelligence and introduce a novel way to conveniently obtain sub-optimal and computationally hard trapdoors based on the automatic information theoretic search *** basic routine is constructing a generative architecture to search and discover a probabilistic reversible generator which can correctly encoding and decoding any input *** architecture includes a trapdoor generator built on a variational autoencoder(VAE)responsible for searching the appropriate trapdoors satisfying a maximum of entropy,a random message generator yielding random noise,and a dynamic classifier taking the results of the two *** evaluation of our construction shows the architecture satisfying basic indistinguishability of outputs under chosen-plaintext attack model(CPA)and high efficiency in generating cheap trapdoors.

关键词： generative model public key encryption indistinguishability model security model deep learning

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