Abstrakt. Det finns ett växande intresse för kvantitativa teorier om informationsflödet i en mängd olika sammanhang, såsom säkert informationsflöde, anonymitetsprotokoll och sidokanalsanalys. Sådana teorier erbjuder ett attraktivt sätt att slappna av standard icke-interferens egenskaper, låta oss tolerera "små" läckor som är nödvändiga i praktiken. Det framväxande samförståndet är att det kvantitativa informationsflödet bör bygga på begreppen Shannon entropi och ömsesidig information. Men en användbar teori om kvantitativt informationsflöde måste ge lämpliga säkerhetsgarantier: om teorin säger att en attack läcker x bitar av hemlig information, då x bör vara användbar för att beräkna gränser på det resulterande hotet. I detta dokument fokuserar vi på hotet att en attack kommer att göra det möjligt att gissa hemligheten korrekt i ett försök. När det gäller denna hotmodell hävdar vi att samförståndsdefinitionerna faktiskt inte ger goda säkerhetsgarantier – problemet är att en slumpmässig variabel kan ha godtyckligt stor Shannonentropi även om den är mycket sårbar för gissningar. Vi undersöker sedan en alternativ grund baserad på ett begrepp om sårbarhet (nära relaterade till Bayes risk) och som mäter osäkerhet med Rényis min-entropi, snarare än Shannon entropy.
Kvantitativa teorier om informationsflödessäkerhet gör det möjligt att begränsa hur mycket information som faktiskt läcker ut REF.
On the Foundations of Quantitative Information Flow
{'venue': 'FoSSaCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}