Several cryptographic systems depend upon the computational difficulty of reversing cryptographic hash functions. Robust hash functions transform inputs to outputs in such a way that the inputs cannot be later retrieved in a reasonable amount of time even if the outputs and the function that created them are known. Consequently, hash functions can be cryptographically secure, and they are employed in encryption, authentication, and other security methods. It has been suggested that such cryptographically-secure hash functions will play a critical role in the era of post-quantum cryptography (PQC), as they do in conventional systems. In this work, we introduce a procedure that leverages the principle of reversibility to generate circuits that invert hash functions. We provide a proof-of-concept implementation and describe methods that allow for scaling the hash function inversion approach. Specifically, we implement one manifestation of the algorithm as part of a more general automated quantum circuit synthesis, compilation, and optimization toolkit. We illustrate production of reversible circuits for crypto-hash functions that inherently provide the inverse of the function, and we describe data structures that increase the scalability of the hash function inversion approach.


翻译:多种密码系统依赖于对加密哈希函数进行逆向求解的计算难度。鲁棒哈希函数将输入转换为输出,其设计使得即使已知输出和生成该输出的函数,也无法在合理时间内重构原始输入。因此,哈希函数具有密码学安全性,并被广泛应用于加密、认证及其他安全机制。有研究表明,这类密码学安全的哈希函数将在后量子密码时代(PQC)发挥关键作用——正如其在传统系统中的地位。本文提出了一种利用可逆性原理生成逆向哈希函数电路的方法。我们提供了概念验证实现,并阐述了可扩展哈希函数逆向方法的途径。具体而言,我们将该算法的一种表现形式集成至更通用的自动量子电路综合、编译与优化工具包中。通过为加密哈希函数生成具备固有逆向功能的可逆电路,我们展示了其实现过程,并描述了可提升哈希函数逆向方法可扩展性的数据结构。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
50+阅读 · 2021年1月6日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
最新内容
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
0+阅读 · 33分钟前
加沙、乌克兰和伊朗冲突:人工智能如何改变冲突
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
5+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
7+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
5+阅读 · 6月9日
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
5+阅读 · 6月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
50+阅读 · 2021年1月6日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月6日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员