基于NTRU格上非球型离散高斯采样的优化
Optimization of non-spherical discrete Gaussian sampling based on NTRU lattice作者机构:广州大学数学与信息科学学院广东广州510006
出 版 物:《广州大学学报(自然科学版)》 (Journal of Guangzhou University:Natural Science Edition)
年 卷 期:2024年第23卷第2期
页 面:57-64页
学科分类:11[军事学] 1105[军事学-军队指挥学] 0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 110505[军事学-密码学] 110503[军事学-军事通信学]
基 金:国家重点研发计划资助项目(2021YFB3100200) 国家自然科学基金资助项目(12171114)
摘 要:随着量子计算机的飞速发展,后量子密码成为研究热点。格密码因性能均衡、安全基础牢靠,以及功能丰富等特点成为后量子密码中的主流。原像采样是格密码中的核心算法,被广泛应用于诸多高级密码方案的构造,格上Hash-and-Sign数字签名是最简单、最直接的应用。从技术上原像采样算法分为GPV型和Peikert型,前者的特点是输出质量高,但算法通常只能串行执行;后者支持并行运算,但输出质量较差。文章将非球面高斯技术应用于NTRU格上的Peikert型采样算法,旨在提升其效率。具体选取了两种参数模式,和原始NTRU格上的Peikert型采样算法相比,模式1可以提高基于该采样算法数字签名的安全强度并降低签名尺寸;模式2在不降低安全性的前提下,可以进一步降低签名尺寸。实验结果表明,在模式1中,安全性提升约18%~20%,签名尺寸降低约15%;模式2保持安全性不变,但是签名尺寸降低约30%~35%。