Multivariate Cryptography is one of the main candidates for Post-quantum Cryptography. Multivariate schemes are usually constructed by applying two secret affine invertible transformations $\mathcal S,\mathcal T$ to a set of multivariate polynomials $\mathcal{F}$ (often quadratic). The secret polynomials $\mathcal{F}$ posses a trapdoor that allows the legitimate user to find a solution of the corresponding system, while the public polynomials $\mathcal G=\mathcal S\circ\mathcal F\circ\mathcal T$ look like random polynomials. The polynomials $\mathcal G$ and $\mathcal F$ are said to be affine equivalent. In this article, we present a more general way of constructing a multivariate scheme by considering the CCZ equivalence, which has been introduced and studied in the context of vectorial Boolean functions.


翻译:多元密码学是后量子密码学的主要候选方案之一。多元密码方案通常通过将两个秘密的可逆仿射变换$\mathcal S,\mathcal T$作用于一组多元多项式$\mathcal{F}$(通常为二次型)来构造。秘密多项式$\mathcal{F}$包含陷门结构,使得合法用户能够求解相应方程组,而公开多项式$\mathcal G=\mathcal S\circ\mathcal F\circ\mathcal T$则呈现随机多项式的外观。此时多项式$\mathcal G$与$\mathcal F$被称为仿射等价。本文提出一种更通用的多元密码方案构造方法,通过引入在向量布尔函数领域已被深入研究的CCZ等价性来实现方案构建。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月10日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
VIP会员
最新内容
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:36
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
6+阅读 · 今天11:13
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:19
人工智能即服务与未来战争(印度视角)
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:57
《美国战争部2027财年军事人员预算》
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:44
伊朗战争中的电子战
专知会员服务
5+阅读 · 今天7:04
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
8+阅读 · 今天3:12
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员