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量子剩余哈希坏种子失败概率界研究

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AI 综述

研究者 Asker Friis Bach 发表论文,研究量子剩余哈希在坏种子下的失败概率界。针对实际实现中种子被采样一次并多轮复用的分块哈希场景,论文给出:对抗量子侧信息时,除失败概率为 (ε/δ)² 外,输出保证 δ-接近均匀;推广到分块哈希后,k 轮安全性保证的失败概率为 ((2k-1)ε/δ)²。 论文还将通用剩余哈希引理扩展至分块哈希,并放宽了几乎二全域性假设。上述失败概率界为论文给出的理论结果。

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报道时间线

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11月3日
  1. arXiv 隐私论文
    量子剩余哈希在坏种子下的失败概率研究

    针对实际实现中种子被采样一次并多轮复用(分块哈希)的场景,研究给出对抗量子侧信息的随机性提取除失败概率为 (ε/δ)² 外,输出保证 δ-接近均匀;该结果推广到分块哈希后,k 轮安全性保证的失败概率为 ((2k-1)ε/δ)²。研究还扩展了通用剩余哈希引理至分块哈希,并放宽了几乎二全域性假设。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。