【摘要】：提出了一種新的帶錯誤學習問題(learning with errors,LWE)的變種,這種變種中的秘密向量和錯誤向量的每一個分量都是取自于一個小區(qū)間上的一致分布,其中,運用了Applebaum等人提出的轉(zhuǎn)換技術(shù).這種技術(shù)將一致秘密的LWE樣本映射到另一些LWE樣本,這些樣本的秘密是服從和錯誤一樣的分布,同時只損失了一小部分的樣本.這個變種有和標準LWE一樣的最壞情形到平均情形的歸約性,同時,它去除了標準LWE問題中的高斯抽樣算法.基于新的變種,構(gòu)造了一個密鑰相關(guān)消息安全的公鑰加密方案.方案去除了原來方案中的高斯抽樣算法,取而代之的是小區(qū)間上的一致分布的抽樣算法,從而降低了密鑰生成算法和加密算法的開銷.
[Abstract]:In this paper, a new variant of (learning with errors,LWE with error learning problem is proposed. Each component of the secret vector and error vector in this variant is obtained from the consistent distribution on a small interval, in which the transformation technique proposed by Applebaum et al is used. This technique maps uniformly secret LWE samples to other LWE samples whose secret is to follow the same distribution as errors and lose only a small number of samples. This variant has the same worst-case to average reduction as standard LWE, and it also removes Gao Si sampling algorithm in the standard LWE problem. Based on a new variant, a public-key encryption scheme for key-related message security is proposed. In this scheme, Gao Si sampling algorithm is removed from the original scheme, and the uniform distribution sampling algorithm on the interval is replaced, thus reducing the cost of the key generation algorithm and encryption algorithm.
【作者單位】： 中國科學院信息工程研究所;中國科學院數(shù)據(jù)與通信保護研究教育中心;
【基金】：中國科學院信息工程研究所密碼研究專項基金項目(Y3Z0027103)
【分類號】：TN918.4

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【二級參考文獻】

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本文編號：2213175