Gitter und Kryptographie - Goethe-Universität
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Kapitel 5<br />
Lösen von Subsetsum-Problemen<br />
durch kurze <strong>Gitter</strong>vektoren<br />
Wir lösen fast alle Subsetsum-Probleme kleiner Dichte d durch Vektoren der Länge λ 1 des Lagarias-<br />
Odlyzko-<strong>Gitter</strong>s <strong>und</strong> dann des CJLOSS-<strong>Gitter</strong>. Im CJLOSS-<strong>Gitter</strong> entsprechen Lösungen des<br />
Subsetsum-Problems besonders kurzen <strong>Gitter</strong>vektoren. Die Lösung gelingt für fast alle Subsetsum-<br />
Probleme der Dichte kleiner 0, 9408 <strong>und</strong> für Dimension n ≤ 80 in der Praxis sogar effektiv durch<br />
LLL-Reduktion. Fast alle CJLOSS-<strong>Gitter</strong> für Subsetsum-Probleme der Dichte d < 0, 9408 haben<br />
eine Packungsdichte △ mit<br />
1<br />
n log 2 △ ≥ −1.0158 für hinreichend grosse Dimension n.<br />
5.1 Das Subsetsum-Problem<br />
Definition 5.1.1 (Subsetsum-Problem, oder Knapsack- bzw. Rucksack-Problem.)<br />
• Gegeben: n ∈ N, Gewichte a 1 , . . . , a n ∈ N <strong>und</strong> s ∈ N<br />
n∑<br />
• Finde e ∈ {0, 1} n mit a i e i = s oder zeige, daß kein solcher Vektor existiert.<br />
i=1<br />
Nach Satz 11.2.5 auf Seite 97 ist das Subsetsum-Entscheidungsproblem N P-vollständig, sogar für<br />
beliebig kleine Dichte d.<br />
Annahmen. Der Gewichtsvektor (a 1 , . . . , a n ) variiere über [1, A] n ⊂ N n für ein beliebiges A ∈ N.<br />
Es wird die Existenz einer Lösung e = (e 1 , . . . , e n ) ∈ {0, 1} n vorausgesetzt.<br />
Die Wahrscheinlichkeiten <strong>und</strong> die ”<br />
fast alle“-Aussagen in diesem Kapitel beziehen sich auf<br />
zufällig gewählte (a 1 , . . . , a n ) ∈ R [1, A] n .<br />
Definition 5.1.2 (Inverses Subsetsum-Problem)<br />
Im inversen Problem wird s durch s := t − s mit t = ∑ n<br />
i=1 a i ersetzt.<br />
Jede Lösung e des Ausgangsproblems liefert eine Lösung e des inversen Problems <strong>und</strong> umgekehrt:<br />
e i := 1 − e i<br />
i = 1, . . . , n<br />
Eine der beiden Lösungen e, bzw e hat höchstens n/2 Einsen.<br />
Wir lösen das Subsetsum-Problem durch ein SVP-Orakel welches zur Basis des <strong>Gitter</strong>s L<br />
einen <strong>Gitter</strong>vektor der Länge λ 1 in Euklidischer Norm liefert. Wir zeigen, daß das SVP-Orakel<br />
für fast alle (a 1 , ..., a n ) ∈ [1, A] n entweder das gegebene Subsetsum-Problem oder sein inverses löst.<br />
Die Wahrscheinlichkeit eines Misserfolgs wird für zufällige (a 1 , ..., a n ) ∈ [1, A] n mit wachsendem n<br />
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