Practical homomorphic encryption and cryptanalysis
- Die Doktorarbeit über "Praktikable Homomorphe Verschlüsselungen und Kryptanalyse" beschäftigt sich mit effizienten homomorphen Konstruktionen, den verwendeten Krypto-Primitiven, und deren kryptanalytischen Sicherheitsaspekten. Praktikable vollhomomorphe Verschlüsselung (FHE) ermöglicht Operationen auf verschlüsselten Daten, was beispielsweise die Delegation von heutzutage allgegenwärtigen, künstlich-intelligenten Algorithmen in die Cloud, bei voller Wahrung der Privatsphäre, erlaubt. Das präsentierte System FHE-DiNN beschreibt den Transfer auf den Fall von (diskretisierte) neuronalen Netzen, die sich eignen sicher und tiefenunabhängig, mittels effizienter CPU/GPU-Implementierung, ausgewertet zu werden selbst wenn der Internetverbindung und dem Cloud-Anbieter nicht vertraut. Der zweite Teil der Arbeit mit kryptanalytischem Fokus untersucht das (multi-dimensionale) Subset-Sum Problem mittels klassisch-probabilistischer sowie Quanten-Algorithmen auf "equiprobable" Lösbarkeit.
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| Author: | Matthias MiniholdGND |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hbz:294-65100 |
| DOI: | https://doi.org/10.13154/294-6510 |
| Referee: | Alexander MayORCiDGND, Nils-Gregor LeanderORCiDGND |
| Document Type: | Doctoral Thesis |
| Language: | English |
| Date of Publication (online): | 2019/07/18 |
| Date of first Publication: | 2019/07/18 |
| Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
| Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Mathematik |
| Date of final exam: | 2019/05/03 |
| Creating Corporation: | Fakultät für Mathematik |
| GND-Keyword: | Kryptologie; Post-Quantum-Kryptographie; Neuronales Netz; Algorithmus; Kryptoanalyse |
| Dewey Decimal Classification: | Naturwissenschaften und Mathematik / Mathematik |
| faculties: | Fakultät für Mathematik |
| Licence (German): |  Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |
