机构名称：
¥ 3.0
我们首先从Quantum假设后的其他假设中进行了非相互作用的零知识（NIZK）参数，而不是通过错误学习。特别是，我们在学习奇偶校验的多项式硬度（LPN）假设的多项式硬度下实现了NIZK，以及求解随机不确定的多元二次方程（MQ）的指数硬度。我们还构建了满足统计零知识的NIZK，假设Dao和Jain（Crypto 2024）引入的LPN的新变体LPN以及指数呈呈指数增长的MQ。我们建筑的主要技术成分是一种非常自然的（但仅在后视！）从MQ构建了可扣除相关性的（CI）哈希功能，用于对NIZK友好型子类的恒定多项式，我们称之为串联恒定恒定级别的多项式。在指数安全性下，该哈希函数还满足了串联恒定度多项式的近似CI的更强概念。然后，Nizk结构是从Brakerski-Koppula-Mour（Crypto 2020）的先前蓝图进行的。此外，我们还展示了如何从求解随机程度方程的（指数）硬度的（指数）硬度（MQ的自然概括）中构建（近似）ci哈希。为了实现NIZK，我们使用近似线性解密和近相溶解率的统计零知识来设计有损的公钥加密方案。这些结构可能具有独立的利益。因此，我们的工作提供了一种新的方法来利用统一随机方程的MQ，这发现迄今为止几乎没有加密应用程序。的确，在加密和签名方案背景下的大多数应用都利用了MQ的结构化变体，其中多项式不是真正的随机，而是具有隐藏的种植结构。我们认为，MQ假设可能会在设计其他高级证明系统中找到未来的用途。
来自消耗令牌的密码实施密码
主要关键词
相关文件推荐
