論文の概要: CRYSTALS-Kyber With Lattice Quantizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15534v1
• Date: Sun, 28 Jan 2024 01:01:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 08:07:41.667263
• Title: CRYSTALS-Kyber With Lattice Quantizer
• Title（参考訳）: 格子量子化器を用いたCRYSTALS-Kyber
• Authors: Shuiyin Liu, Amin Sakzad,
• Abstract要約: M-LWE(Module Learning with Errors)ベースの鍵調整機構(KRM)は格子コードブックに従ってM-LWEサンプルを定量化する。 我々の主な成果は、M-LWEベースのKRMの復号化失敗率(DFR)の明示的な上限である。 Kyberと比較すると、通信コストは最大36.47%、DFRは最大299ドルまで削減される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.317605401561789
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Module Learning with Errors (M-LWE) based key reconciliation mechanisms (KRM) can be viewed as quantizing an M-LWE sample according to a lattice codebook. This paper describes a generic M-LWE-based KRM framework, valid for any dimensional lattices and any modulus $q$ without a dither. Our main result is an explicit upper bound on the decryption failure rate (DFR) of M-LWE-based KRM. This bound allows us to construct optimal lattice quantizers to reduce the DFR and communication cost simultaneously. Moreover, we present a KRM scheme using the same security parameters $(q,k,\eta_1,\eta_2)$ as in Kyber. Compared with Kyber, the communication cost is reduced by up to $36.47\%$ and the DFR is reduced by a factor of up to $2^{99}$. The security arguments remain the same as Kyber.
• Abstract（参考訳）: M-LWE(Module Learning with Errors)ベースの鍵調整機構(KRM)は格子コードブックに従ってM-LWEサンプルを定量化する。 本稿では,任意の次元格子に対して有効であり,ディザのない任意のモジュラス$q$に対して有効である汎用的なM-LWEベースのKRMフレームワークについて述べる。 我々の主な成果は、M-LWEベースのKRMの復号化失敗率(DFR)の明示的な上限である。 この境界により、DFRと通信コストを同時に削減するために最適な格子量子化器を構築することができる。 さらに,Kyber と同じセキュリティパラメータ $(q,k,\eta_1,\eta_2)$ を用いた KRM スキームを提案する。 Kyberと比較すると、通信コストは最大36.47ドル%、DFRは最大2.99ドルまで削減される。 セキュリティの議論は、Kyberと同じだ。

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