Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Augmented Dual Attack

論文の概要: Quantum Augmented Dual Attack

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13983v3
Date: Thu, 5 Jan 2023 16:37:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-11 14:03:14.370223
Title: Quantum Augmented Dual Attack
Title（参考訳）: 量子拡張デュアルアタック
Authors: Martin R. Albrecht, Yixin Shen
Abstract要約: 量子ランダムアクセス(QRACM)を用いたLearning with Errors(LWE)問題に対する2重格子攻撃の量子拡張変種を提案する。本研究の結果を文献から格子パラメータに適用すると,QRACMへのユニットコストアクセスを前提として,我々のアルゴリズムが従来のアルゴリズムより優れていることが分かる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.134961550216618
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a quantum augmented variant of the dual lattice attack on the Learning with Errors (LWE) problem, using classical memory with quantum random access (QRACM). Applying our results to lattice parameters from the literature, we find that our algorithm outperforms previous algorithms, assuming unit cost access to a QRACM. On a technical level, we show how to obtain a quantum speedup on the search for Fast Fourier Transform (FFT) coefficients above a given threshold by leveraging the relative sparseness of the FFT and using quantum amplitude estimation. We also discuss the applicability of the Quantum Fourier Transform in this context. Furthermore, we give a more rigorous analysis of the classical and quantum expected complexity of guessing part of the secret vector where coefficients follow a discrete Gaussian (mod \(q\)).
Abstract（参考訳）: 本稿では,量子ランダムアクセス(qracm)を用いた古典記憶を用いて,lwe問題に対する双対格子攻撃の量子拡張型を提案する。本研究の結果を文献から格子パラメータに適用すると,QRACMへのユニットコストアクセスを想定したアルゴリズムが従来のアルゴリズムより優れていることが分かる。技術的レベルでは、FFTの相対スパース性を利用して量子振幅推定を用いて、与えられた閾値以上の高速フーリエ変換(FFT)係数の探索において量子スピードアップを得る方法を示す。この文脈における量子フーリエ変換の適用性についても論じる。さらに、係数が離散ガウス (mod \(q\)) に従う秘密ベクトルの部分の推測の古典的および量子的期待複雑性をより厳密に解析する。

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