利用K-Means LSH加速求解格中的最短向量问题

来源 :密码学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：a469689534

【摘要】

：

2015年Laarhoven将位置敏感哈希(LSH)引入筛法,得到了基于LSH的高斯筛法框架,用以解决格上最短向量问题(SVP).本文利用该框架,通过引入由机器学习中经典的K-Means聚类算法衍生的K-Means LSH函数,对算法进行优化.实验验证了这种LSH具有很好的性能,优化后的筛法具有很好的效率.与Laarhoven的筛法对比,我们的算法由于多引入一个参数而具有更好的灵活性与实用价值.

【作者】

：

金悦祺胡红钢

【机构】

：

中国科学院电磁空间信息重点实验室,合肥 230027

【出处】

：

密码学报

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

SVP问题 GaussSieve LSH

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