使用球面局部敏感滤波器的更快元组格筛
数据结构与算法
2018-02-26 v2 密码学与安全
摘要
为了克服经典格筛算法解决困难格问题所需的大内存，Bai-Laarhoven-Stehlé [ANTS 2016] 研究了元组格筛，其中使用元组而非格向量对来组合成更短的向量。Herold-Kirshanova [PKC 2017] 最近改进了他们对任意元组大小的结果，例如展示了三重筛可以在时间内解决维度的最短向量问题（SVP），使用了类似于局部敏感哈希的最近邻搜索技术。在这项工作中，我们将Becker-Ducas-Gama-Laarhoven [SODA 2016]的球面局部敏感滤波器推广到密集数据集上的近邻搜索的时空权衡，并将这些技术应用于元组格筛以获得更好的时间复杂度。例如，我们的三重筛启发式地在时间内解决SVP。对于基于Micciancio-Voulgaris的GaussSieve [SODA 2010]的实用筛，这表明三重筛比当前最佳的近线性空间双筛使用更少的空间和更少的时间。
引用
@article{arxiv.1705.02828,
title = {Faster tuple lattice sieving using spherical locality-sensitive filters},
author = {Thijs Laarhoven},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.02828},
year = {2018}
}
备注
12 pages + references, 2 figures. Subsumed/merged into Cryptology ePrint Archive 2017/228, available at https://ia.cr/2017/1228