【摘要】：提出了一種新的帶錯(cuò)誤學(xué)習(xí)問(wèn)題(learning with errors,LWE)的變種,這種變種中的秘密向量和錯(cuò)誤向量的每一個(gè)分量都是取自于一個(gè)小區(qū)間上的一致分布,其中,運(yùn)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(cuò)誤一樣的分布,同時(shí)只損失了一小部分的樣本.這個(gè)變種有和標(biāo)準(zhǔn)LWE一樣的最壞情形到平均情形的歸約性,同時(shí),它去除了標(biāo)準(zhǔn)LWE問(wèn)題中的高斯抽樣算法.基于新的變種,構(gòu)造了一個(gè)密鑰相關(guān)消息安全的公鑰加密方案.方案去除了原來(lái)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(kāi)銷(xiāo).
[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(guó)科學(xué)院信息工程研究所;中國(guó)科學(xué)院數(shù)據(jù)與通信保護(hù)研究教育中心;
【基金】：中國(guó)科學(xué)院信息工程研究所密碼研究專(zhuān)項(xiàng)基金項(xiàng)目(Y3Z0027103)
【分類(lèi)號(hào)】：TN918.4

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本文編號(hào)：2213175