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On Reduction Probability Models in Lattice Sieving (원문, 새 창)
AI 인사이트
대상 독자:개발자
- 격자 시빙의 reduction 확률을 예측하는 구형모델과 실제 성능 간 격차가 차원이 커져도 사라지지 않고 일정하게 유지됨을 증명
- 균일·비균일 공간모델로 일반화해 구형모델 대비 1.5배~8배 높은 reduction 확률을 설명
- 전역 reduction 하에서 스케일 깊이 분포가 Exp(2/3)로 수렴함을 보임
왜 중요한가
SVP 솔버 성능 예측에 표준처럼 쓰이는 구형모델의 한계를 정량화함으로써, 격자 기반 포스트퀀텀 암호의 보안 파라미터를 더 정확히 추정할 수 있는 이론적 근거를 제공한다.
본문 미리보기
In lattice sieving, the sphere model assumes that sieving elements are distributed close to or on a sphere with uniformly distributed direction. It is extensively used to predict how lattice sieving behaves. In the sphere model the probability that a random pair of vectors reduces is asymptotically $p_n={(3/4)}^{n/2}/\sqrt{3\pi n/8}$. In practice sieving algorithms have been observed to perform better than predicted by the sphere model. It is an open question how this gap behaves asymptotica
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