`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Леонид Бараш

Алгоритмы улучшают защиту наших данных

0 
 

Ученые из Института науки и технологии Тэгу Кёнбук (DGIST) в Корее разработали алгоритмы, которые более эффективно измеряют, насколько сложно злоумышленнику будет угадать секретные ключи для криптографических систем. Подход, который они использовали, может снизить вычислительную сложность, необходимую для проверки безопасности шифрования.

«Случайные числа необходимы для генерации криптографической информации, - объясняет ученый-компьютерщик из DGIST Ёнджун Ким (Yongjune Kim), соавтор исследования. Эта случайность имеет решающее значение для безопасности криптографических систем».

Криптография используется в кибербезопасности для защиты информации. Ученые часто используют метрику, называемую «минимальная энтропия», для оценки и проверки того, насколько хорошо источник генерирует случайные числа, используемые для шифрования данных. Данные с низкой энтропией легче расшифровать, тогда как данные с высокой энтропией декодировать намного сложнее. Но трудно точно оценить минимальную энтропию для некоторых типов источников, что приводит к недооценке.

Ким и его коллеги разработали автономный алгоритм, который оценивает минимальную энтропию на основе всего набора данных, и онлайн-оценщик, которому нужны только ограниченные выборки данных. Точность онлайн-оценщика повышается по мере увеличения количества выборок данных. Кроме того, онлайн-оценщику не нужно хранить полные наборы данных, поэтому его можно использовать в приложениях с жесткими ограничениями памяти, хранилища и оборудования, таких как устройства Интернета вещей.

«Оценки показали, что наши алгоритмы могут оценивать минимальную энтропию в 500 раз быстрее, чем текущий стандартный алгоритм, сохраняя при этом точность оценки», - говорит Ким.

Ким и его коллеги работают над повышением точности этого и других алгоритмов оценки энтропии в криптографии. Они также изучают, как улучшить конфиденциальность в приложениях машинного обучения.

Алгоритмы улучшают защиту наших данных

«Случайные числа необходимы для генерации криптографической информации, - объясняет ученый-компьютерщик из DGIST Ёнджун Ким. - Эта случайность имеет решающее значение для безопасности криптографических систем».

Вы можете подписаться на нашу страницу в LinkedIn!

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT