Description
Un mécanisme traditionnel de mise en gage (commitment) consiste à publier $y=f(b)$ où $f$ est une fonction à sens unique et $b$ est un vecteur binaire destiné à rester caché jusqu'à ce qu'il soit révélé. La vérification que $f(b)=y$ empêche de révéler un vecteur différent de celui sur lequel on s'est engagé. Le problème d'une mise en gage {\em floue} (fuzzy commitment) se pose lorsqu'on souhaite que le protocole accepte non seulement le vecteur $b$ originel mais aussi n'importe quel vecteur $b'=b+e$ ou $e$ est un vecteur de faible poids de Hamming. Ce problème se pose notamment dans le contexte biométrique où des mesures successives $b$ d'une même empreinte diffèrent toujours légèrement. Nous montrons comment s'engager sans rien révéler sur le secret en assimilant le canal "biométrique" à un canal de type "wire-tap" généralisé et en réalisant un schéma de codage pour ce canal.
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TBA
Speaker : Eran Lambooij - Inria
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Cryptography
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Key Attack on the ACDGV Matrix Encryption Scheme
Speaker : Anmoal Porwal - Technical University of Munich
I will present our key-recovery attack on the ACDGV public-key encryption scheme proposed at ASIACRYPT 2024 by Aragon, Couvreur, Dyseryn, Gaborit, and Vinçotte. The secret key is a Gabidulin code hidden by appending random rows and columns and by left- and right-multiplication with invertible matrices. Our attack exploits the resulting algebraic structure to recover an equivalent secret key. It[…]-
Cryptography
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Asymmetric primitive
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Module Learning With Errors and Structured Extrapolated Dihedral Cosets
Speaker : Jinwei Zheng - Télécom Paris
The Module Learning With Errors (MLWE) problem is the fundamental hardness assumption underlying the key encapsulation and signature schemes ML-KEM and ML-DSA, which have been selected by NIST for post-quantum cryptography standardization. Understanding its quantum hardness is crucial for assessing the security of these standardized schemes. Inspired by the equivalence between LWE and[…]-
Cryptography
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