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.
Prochains exposés
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Dissecting CRAFT, a full-round attack
Orateur : Eran Lambooij - Inria
I will present the first full-round key recovery attack on CRAFT, a block cipher introduced at ToSC 2019. The attack builds on the previous observation (ToSC 2026) that the state of CRAFT can be decomposed into two parts that barely exchange information. We transform this property into a dissection attack on the full-round cipher. This shows that in some cases we can elevate the dissection attack[…]-
Cryptography
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Key Attack on the ACDGV Matrix Encryption Scheme
Orateur : 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
Orateur : 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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