Moje pytanie dotyczy równoważności bezpieczeństwa różnych kandydujących funkcji jednokierunkowych, które można zbudować w oparciu o twardość faktoringu.
Zakładając problem
FAKTORING: [Biorąc pod uwagę dla losowych liczb pierwszych , znajdź , ]P , Q < 2 n P Q
funkcja nie może być rozwiązana w czasie wielomianowym z nieistotnym prawdopodobieństwem
PRIME-MULT: [Biorąc pod uwagę ciąg bitów jako dane wejściowe, użyj jako zarodka do wygenerowania dwóch losowych liczb pierwszych i (gdzie długości , są tylko wielomianowo mniejsze niż długość ); następnie .]x P Q P Q x P Q
może być pokazany jako jednokierunkowy.
Inną kandydującą funkcją jednokierunkową jest
INTEGER-MULT: [Podane losowe liczby całkowite jako wejście, wyjście .] A B
INTEGER-MULT ma tę zaletę, że jest łatwiejszy do zdefiniowania w porównaniu do PRIME-MULT. (Zwróć uwagę w szczególności, że w PRIME-MULT istnieje szansa (choć na szczęście nieistotna), że ziarno nie wygeneruje które są pierwsze.)P , Q
Przynajmniej w dwóch różnych miejscach (Arora-Barak, Złożoność obliczeniowa, strona 177, przypis 2) oraz ( Nota wykładu Wprowadzenie do kryptografii Vadhana ) wspomina się, że INTEGER-MULT jest jednokierunkowy przy założeniu średniej twardości faktoringu. Jednak żadne z tych dwóch nie podaje przyczyny ani odniesienia do tego faktu.
Pytanie brzmi:
Jak możemy zredukować w wielomianowym rozkładzie czasu z nieistotnym prawdopodobieństwem do odwrócenia INTEGER-MULT z nieistotnym prawdopodobieństwem?
Oto możliwe podejście (które, jak zobaczymy, NIE działa!): Biorąc pod uwagę , pomnóż przez znacznie (choć wielomianowo) dłuższą losową liczbę całkowitą aby uzyskać . Chodzi o to, że jest tak duża, że ma wiele czynników pierwszych wielkości w przybliżeniu równa , dzięki czemu nie«wyróżniać»wśród głównych czynników . Wtedy ma w przybliżeniu rozkład jednolicie losowej liczby całkowitej w danym zakresie (powiedzmy ). Następnie losowo wybierz liczbę całkowitą z tego samego zakresu .N A ′ A = N A ′ A ′ P , Q P , Q A A [ 0 , 2 n - 1 ] B [ 0 , 2 n - 1 ]
Teraz, jeśli falownik dla INTEGER-MULT może, biorąc pod uwagę , z pewnym prawdopodobieństwem znaleźć tak, że , istnieje nadzieja, że jeden z lub zawiera jako czynnik a drugi zawiera . W takim przypadku możemy znaleźć lub , biorąc gcd z z .A ′ , B ′ < 2 n A ′ B ′ = A B A ′ B ′ P Q P Q A ′ N = P Q
Problem polega na tym, że falownik może rozdzielić czynniki pierwsze, na przykład umieszczając małe czynniki w i duże w , tak aby i kończyły się w lub oba w .A ′ B ′ P Q A ′ B ′
Czy działa inne podejście?
źródło
Odpowiedzi:
To nie jest tak naprawdę odpowiedź, ale rzuca nieco światła na trudność wykazania takich redukcji.
Problem można streścić w następujący sposób: Niech będzie algorytmem, który rozwiązuje problem INTEGER-MULT z nieistotnym prawdopodobieństwem. Niech to prawdopodobieństwo będzie wynosić co najmniej n - c , dla pewnej stałej c ∈ N (gdy wielkość wejściowa wynosi n ). Dowodzą, że istnieje PPT (probabilistyczny wielomian Time) algorytm A " , która wykorzystuje A jako podprogram i rozwiązuje wystąpienie problemu FAKTORINGU wielkości n z prawdopodobieństwa co najmniej n - D , dla pewnej stałej d ∈ N .A n−c c∈N n A′ A n n−d d∈N
Rozważmy algorytm który rozwiązuje problem INTEGER-MULT wtedy i tylko wtedy, gdy wejście N ma specjalną wartość od N = P Q R , gdzie P i Q są liczbami pierwszymi o rozmiarze n / 4, a R jest liczbą pierwszą o rozmiarze n / 2 i inaczej zawodzi. Ponadto, na wejściu liczbę całkowitą N powyższej postaci wyprowadza P Q i R . Najpierw pokazujemy, że A ∗A∗ N N=PQR P Q n/4 R n/2 N PQ R A∗ ma niemałe prawdopodobieństwo rozwiązania problemu INTEGER-MULT. W tym celu wystarczy znaleźć ułamek bitowych liczb całkowitych formy specjalnej, ponieważ ułamek ten ogranicza prawdopodobieństwo sukcesu A ∗ od dołu.n A∗
Według twierdzenia o liczbie pierwszych liczba liczb pierwszych, których rozmiar to bitów, wynosi:k
Dlatego ułamek liczb całkowitych bitowych postaci specjalnej wynosi:n
co nie jest bez znaczenia w .n
źródło