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Entropic Hardness of Module-LWE from Module-NTRU

  • Katharina Boudgoust
  • , Corentin Jeudy
  • , Adeline Roux-Langlois
  • , Weiqiang Wen
  • Aarhus University
  • IRISA
  • Orange Labs
  • Normandy University
  • Institut Polytechnique de Paris

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

The Module Learning With Errors problem () has gained popularity in recent years for its security-efficiency balance,and its hardness has been established for a number of variants. In this paper, we focus on proving the hardness of (search) for general secret distributions, provided they carry sufficient min-entropy. This is called entropic hardness of. First, we adapt the line of proof of Brakerski and Döttling on (TCC’20) to prove that the existence of certain distributions implies the entropic hardness of. Then, we provide one such distribution whose required properties rely on the hardness of the decisional Module- NTRU problem.

langue originaleAnglais
titreProgress in Cryptology – INDOCRYPT 2022 - 23rd International Conference on Cryptology in India, 2022, Proceedings
rédacteurs en chefTakanori Isobe, Santanu Sarkar
EditeurSpringer Science and Business Media Deutschland GmbH
Pages78-99
Nombre de pages22
ISBN (imprimé)9783031229114
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2022
Modification externeOui
Evénement23rd International Conference on Cryptology, INDOCRYPT 2022 - Kolkata, Inde
Durée: 11 déc. 202214 déc. 2022

Série de publications

NomLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
Volume13774 LNCS
ISSN (imprimé)0302-9743
ISSN (Electronique)1611-3349

Une conférence

Une conférence23rd International Conference on Cryptology, INDOCRYPT 2022
Pays/TerritoireInde
La villeKolkata
période11/12/2214/12/22

Empreinte digitale

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