Abstrakt. Vi studerar det asymptotiska beteendet hos a) informationsläckage och (b) motståndarens felsannolikhet i information gömmer system som modelleras som bullriga kanaler. Specifikt, vi antar att angriparen kan göra en enda gissning efter att ha observerat n oberoende utföranden av systemet, under vilken den hemliga informationen hålls fast. Vi visar att det asymptotiska beteendet hos mängder (a) och (b) kan bestämmas på ett enkelt sätt från kanalmatrisen. Dessutom visar enkla och snäva gränser på dem som funktioner av n att konvergensen är exponentiellt. Vi diskuterar också genomförbara metoder för att utvärdera konvergensgraden. Våra resultat täcker både Bayesian fallet, där en tidigare sannolikhetsfördelning på hemligheter antas vara känd för angriparen, och maximal-likelihood fallet, där angriparen inte vet en sådan fördelning. I Bayesian-fallet identifierar vi distributionerna som maximerar läckaget. Vi anser att både min-entropi inställning studeras av Smith och additiv form nyligen föreslagits av Braun et al., och visa de två formerna stämmer asymptotiskt. Därefter utvidgar vi dessa resultat till ett mer sofistikerat tjuvlyssnande scenario, där angriparen kan utföra en (buller) observation vid varje tillstånd av beräkningen och systemen modelleras som dolda Markov modeller.
I REF, samma författare tillsammans med Paolini studera asymptotiken av läckage som härrör från n oberoende användning av en enda kanal för stora n. Detta är i viss mening dubbelt till den situation vi har övervägt, av asymptotics av en enda, lång genomförande av ett statligt system.
Asymptotic information leakage under one-try attacks
{'venue': 'FoSSaCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}