Machine learning for modular multiplication

要約

暗号アプリケーションを動機として、剰余乗算に対する 2 つの機械学習アプローチ、つまり循環回帰と系列間変換モデルを調査します。
私たちの結果で実証された両方の方法の限定的な成功は、暗号システムの基礎となるモジュール乗算を伴うタスクの困難さの証拠を与えます。

要約(オリジナル)

Motivated by cryptographic applications, we investigate two machine learning approaches to modular multiplication: namely circular regression and a sequence-to-sequence transformer model. The limited success of both methods demonstrated in our results gives evidence for the hardness of tasks involving modular multiplication upon which cryptosystems are based.

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