具有一致秘密和错误的LWE问题及其应用

发布时间：2018-08-30 13:12

【摘要】：提出了一种新的带错误学习问题(learning with errors,LWE)的变种,这种变种中的秘密向量和错误向量的每一个分量都是取自于一个小区间上的一致分布,其中,运用了Applebaum等人提出的转换技术.这种技术将一致秘密的LWE样本映射到另一些LWE样本,这些样本的秘密是服从和错误一样的分布,同时只损失了一小部分的样本.这个变种有和标准LWE一样的最坏情形到平均情形的归约性,同时,它去除了标准LWE问题中的高斯抽样算法.基于新的变种,构造了一个密钥相关消息安全的公钥加密方案.方案去除了原来方案中的高斯抽样算法,取而代之的是小区间上的一致分布的抽样算法,从而降低了密钥生成算法和加密算法的开销.
[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.
【作者单位】： 中国科学院信息工程研究所;中国科学院数据与通信保护研究教育中心;
【基金】：中国科学院信息工程研究所密码研究专项基金项目(Y3Z0027103)
【分类号】：TN918.4

【参考文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2213175