The Kernel Matrix Diffie-Hellman Assumption
Visualitza/Obre
10.1007/978-3-662-53887-6_27
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/102936
Tipus de documentArticle
Data publicació2016-12
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
We put forward a new family of computational assumptions, the Kernel Matrix Diffie-Hellman Assumption. Given some matrix A sampled from some distribution D, the kernel assumption says that it is hard to find “in the exponent” a nonzero vector in the kernel of A>. This family is a natural computational analogue of the Matrix Decisional Diffie-Hellman Assumption (MDDH), proposed by Escala et al. As such it allows to extend the advantages of their algebraic framework to computational assumptions. The k-Decisional Linear Assumption is an example of a family of decisional assumptions of strictly increasing hardness when k grows. We show that for any such family of MDDH assumptions, the corresponding Kernel assumptions are also strictly increasingly weaker. This requires ruling out the existence of some black-box reductions between flexible problems (i.e., computational problems with a non unique solution).
Descripció
The final publication is available at link.springer.com
CitacióMorillo, M., Rafols, C., Villar, J. The Kernel Matrix Diffie-Hellman Assumption. "Lecture notes in computer science", Desembre 2016, vol. 10031, p. 729-758.
ISSN0302-9743
Versió de l'editorhttp://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-53887-6_27
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
main-mcdh_asiacrypt16.pdf | 541,9Kb | Visualitza/Obre |