【摘 要】
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基于模容错学习问题(MLWE)的格密码算法Kyber具有抗量子攻击、加密效率高的优势,但密文膨胀率较大约为1∶25,仅适用于密钥封装等少数场景.为了构建一种能够应用于一般的公钥
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院,中国科学院重庆绿色智能技术研究院自动推理与认知重庆市重点实验室
【基金项目】
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重庆市科委项目(cstc2017zdcy-yszxX0011);国家自然科学基金资助项目(11471307,11671377);中科院前沿重点项目(QYZDB-SSW-SYS026)资助
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基于模容错学习问题(MLWE)的格密码算法Kyber具有抗量子攻击、加密效率高的优势,但密文膨胀率较大约为1∶25,仅适用于密钥封装等少数场景.为了构建一种能够应用于一般的公钥加密场景的加密算法,提出了一种改进的基于MLWE的低膨胀率公钥加密算法.文中在Kyber加密算法中引入新的加密参数dp,扩大了明文空间,通过严格的理论推导与实验分析了dp对加密算法正确性的影响,并优化了加密参数,降低了密文膨胀率.改进后的算法会扩大有限域(即计算空间),导致直接使用原算法中的有限域上的多项式乘法运算,需调用额外的大整
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