論文の概要: The HyperFrog Cryptosystem: High-Genus Voxel Topology as a Trapdoor for Post-Quantum KEMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23505v2
- Date: Thu, 26 Mar 2026 20:43:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-06 02:36:12.984246
- Title: The HyperFrog Cryptosystem: High-Genus Voxel Topology as a Trapdoor for Post-Quantum KEMs
- Title（参考訳）: HyperFrog暗号システム:量子後KEMのためのトラップドアとしての高次ボクセルトポロジー
- Abstract要約: HyperFrogは、Learning With Errors (LWE)デザインスペースの変種を探索する実験的な量子後キーカプセル化メカニズムである。
このスキームは3次元にボクセル格子を埋め込み、トポロジー採掘法を用いて連結部分グラフを探索する。
得られた構造はスパース二項秘密ベクトルとして符号化され、秘密分布に強い幾何学的制約が生じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: HyperFrog is an experimental post-quantum Key Encapsulation Mechanism that explores a variant of the Learning With Errors (LWE) design space in which the secret is not sampled from an independent product distribution, but is deterministically derived from discrete topological structure. The scheme embeds a voxel grid in three dimensions and uses a topology mining procedure to search for connected subgraphs with prescribed complexity, measured by cyclomatic number (high genus). The resulting structure is encoded as a sparse binary secret vector, inducing strong geometric constraints on the secret distribution while retaining a large combinatorial search space. Encapsulation produces noisy linear relations over public parameters and derives the shared key via hashing; a Fujisaki-Okamoto style transform is used to target IND-CCA security in the random oracle model. We present the construction, parameterization, and serialization format, together with a reference implementation featuring self-tests and benchmarking on commodity CPUs. We also discuss how topology-derived secrets interact with known lattice and decoding attacks, and we outline open problems required for conservative parameter selection and for a full security analysis. HyperFrog is intended as a research vehicle rather than a production-ready KEM.
- Abstract（参考訳）: HyperFrogは実験的な量子後キーカプセル化機構であり、秘密が独立した製品分布からサンプリングされるのではなく、決定論的に離散的な位相構造から導かれるLearning With Errors(LWE)設計空間の変種を探索する。
このスキームは3次元にボクセル格子を埋め込み、トポロジカルマイニング法を用いて、サイクロマティック数(高属)によって測定された所定の複雑さを持つ連結部分グラフを探索する。
得られた構造はスパース二項秘密ベクトルとして符号化され、大きな組合せ探索空間を保持しながら秘密分布に強い幾何学的制約を生じさせる。
カプセル化は公共パラメータよりもノイズの多い線形関係を生み出し、ハッシュにより共有鍵を導出し、ランダムオラクルモデルにおけるIND-CCAのセキュリティを目標とする藤崎・岡本方式の変換を用いる。
本稿では、自己テストとコモディティCPU上でのベンチマークを特徴とする参照実装とともに、構成、パラメータ化、シリアライズフォーマットを提案する。
また、トポロジ由来のシークレットが既知の格子や復号攻撃とどのように相互作用するかについても論じ、保守的パラメータ選択や完全なセキュリティ解析に必要なオープンな問題を概説する。
HyperFrogは、生産可能なKEMではなく、研究車両として意図されている。
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