论文部分内容阅读
提出了一种新的带错误学习问题（learning with errors，LWE）的变种，这种变种中的秘密向量和错误向量的每一个分量都是取自于一个小区间上的一致分布，其中，运用了Applebaum等人提出的转换技术．这种技术将一致秘密的LWE样本映射到另一些LWE样本，这些样本的秘密是服从和错误一样的分布，同时只损失了一小部分的样本．这个变种有和标准LwE一样的最坏情形到平均情形的归约性，同时，它去除了标准LWE问题中的高斯抽样算法．基于新的变种，构造了一个密钥相关消息安全的公钥加密方案．方案去除了原来方案