Zredukowanie podstawowych produktów faktoringowych do faktoringowych liczb całkowitych (w przeciętnym przypadku)


10

Moje pytanie dotyczy równoważności bezpieczeństwa różnych kandydujących funkcji jednokierunkowych, które można zbudować w oparciu o twardość faktoringu.

Zakładając problem

FAKTORING: [Biorąc pod uwagę dla losowych liczb pierwszych , znajdź , ]P , Q < 2 n P QN=PQP,Q<2nPQ

funkcja nie może być rozwiązana w czasie wielomianowym z nieistotnym prawdopodobieństwem

PRIME-MULT: [Biorąc pod uwagę ciąg bitów jako dane wejściowe, użyj jako zarodka do wygenerowania dwóch losowych liczb pierwszych i (gdzie długości , są tylko wielomianowo mniejsze niż długość ); następnie .]x P Q P Q x P QxxPQPQxPQ

może być pokazany jako jednokierunkowy.

Inną kandydującą funkcją jednokierunkową jest

INTEGER-MULT: [Podane losowe liczby całkowite jako wejście, wyjście .] A BA,B<2nAB

INTEGER-MULT ma tę zaletę, że jest łatwiejszy do zdefiniowania w porównaniu do PRIME-MULT. (Zwróć uwagę w szczególności, że w PRIME-MULT istnieje szansa (choć na szczęście nieistotna), że ziarno nie wygeneruje które są pierwsze.)P , QxP,Q

Przynajmniej w dwóch różnych miejscach (Arora-Barak, Złożoność obliczeniowa, strona 177, przypis 2) oraz ( Nota wykładu Wprowadzenie do kryptografii Vadhana ) wspomina się, że INTEGER-MULT jest jednokierunkowy przy założeniu średniej twardości faktoringu. Jednak żadne z tych dwóch nie podaje przyczyny ani odniesienia do tego faktu.

Pytanie brzmi:

Jak możemy zredukować w wielomianowym rozkładzie czasu z nieistotnym prawdopodobieństwem do odwrócenia INTEGER-MULT z nieistotnym prawdopodobieństwem?N=PQ

Oto możliwe podejście (które, jak zobaczymy, NIE działa!): Biorąc pod uwagę , pomnóż przez znacznie (choć wielomianowo) dłuższą losową liczbę całkowitą aby uzyskać . Chodzi o to, że jest tak duża, że ma wiele czynników pierwszych wielkości w przybliżeniu równa , dzięki czemu nie«wyróżniać»wśród głównych czynników . Wtedy ma w przybliżeniu rozkład jednolicie losowej liczby całkowitej w danym zakresie (powiedzmy ). Następnie losowo wybierz liczbę całkowitą z tego samego zakresu .N A A = N A A P , Q P , Q A A [ 0 , 2 n - 1 ] B [ 0 , 2 n - 1 ]N=PQNAA=NAAP,QP,QAA[0,2n1]B[0,2n1]

Teraz, jeśli falownik dla INTEGER-MULT może, biorąc pod uwagę , z pewnym prawdopodobieństwem znaleźć tak, że , istnieje nadzieja, że ​​jeden z lub zawiera jako czynnik a drugi zawiera . W takim przypadku możemy znaleźć lub , biorąc gcd z z .A , B < 2 n A B = A B A B P Q P Q A N = P QABA,B<2nAB=ABABPQPQAN=PQ

Problem polega na tym, że falownik może rozdzielić czynniki pierwsze, na przykład umieszczając małe czynniki w i duże w , tak aby i kończyły się w lub oba w .A B P Q A B ABABPQAB

Czy działa inne podejście?


czy możemy zmniejszyć prawdopodobieństwo awarii INT-FACT, która ma być wykładniczo mała, a następnie użyć gęstości liczb pierwszych, aby powiedzieć, że nie zawiedzie w przypadku większości produktów dwóch liczb pierwszych?
Kaveh

2
Gdybyśmy mogli odwrócić INTEGER-MULT dla wszystkich instancji, z wyjątkiem wykładniczej niewielkiej części instancji, rzeczywiście FAKTOROWANIE produktów liczb pierwszych byłoby łatwe. Ale nie znam sposobu na uzyskanie silnego falownika ze słabego falownika.
Omid Etesami,

1
Omówiono tutaj (jakoś) odwrotność tego problemu .
MS Dousti

Odpowiedzi:


4

To nie jest tak naprawdę odpowiedź, ale rzuca nieco światła na trudność wykazania takich redukcji.


Problem można streścić w następujący sposób: Niech będzie algorytmem, który rozwiązuje problem INTEGER-MULT z nieistotnym prawdopodobieństwem. Niech to prawdopodobieństwo będzie wynosić co najmniej n - c , dla pewnej stałej c N (gdy wielkość wejściowa wynosi n ). Dowodzą, że istnieje PPT (probabilistyczny wielomian Time) algorytm A " , która wykorzystuje A jako podprogram i rozwiązuje wystąpienie problemu FAKTORINGU wielkości n z prawdopodobieństwa co najmniej n - D , dla pewnej stałej d N .AnccNnAAnnddN

Rozważmy algorytm który rozwiązuje problem INTEGER-MULT wtedy i tylko wtedy, gdy wejście N ma specjalną wartość od N = P Q R , gdzie P i Q są liczbami pierwszymi o rozmiarze n / 4, a R jest liczbą pierwszą o rozmiarze n / 2 i inaczej zawodzi. Ponadto, na wejściu liczbę całkowitą N powyższej postaci wyprowadza P Q i R . Najpierw pokazujemy, że AAN N=PQRPQn/4Rn/2NPQRAma niemałe prawdopodobieństwo rozwiązania problemu INTEGER-MULT. W tym celu wystarczy znaleźć ułamek bitowych liczb całkowitych formy specjalnej, ponieważ ułamek ten ogranicza prawdopodobieństwo sukcesu A od dołu.nA

Według twierdzenia o liczbie pierwszych liczba liczb pierwszych, których rozmiar to bitów, wynosi:k

2k/ln(2k)2k1/ln(2k1)=Θ(2k/k)

Dlatego ułamek liczb całkowitych bitowych postaci specjalnej wynosi:n

Θ(2n/4/(n/4))2Θ(2n/2/(n/2))2n1=Θ(n3)

co nie jest bez znaczenia w .n

AAnnddN

APQ

Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.