去浮点运算的gadget高斯采样方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请涉及一种去浮点运算的gadget高斯采样方法、装置及设备，其中，方法包括：获取gadget高斯采样的输入参数q；判断输入参数q是否满足预设条件；在判断输入参数q满足预设条件时，基于对协方差矩阵进行整数分解，并利用高斯分布的卷积定理得到高斯采样。由此，不需要高精度的浮点运算，仅需要整型的数据运算，且可以做到并行运算提高效率，同时保证采样的准确性。准确性。准确性。

【技术实现步骤摘要】
去浮点运算的gadget高斯采样方法、装置及设备


[0001]本申请涉及后量子密码
，特别涉及一种去浮点运算的gadget高斯采样方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]随着量子计算的发展，现有主流公钥密码体制受到冲击，研究能抵抗量子计算攻击的公钥密码(即后量子密码)成为学术界和工业界的重要课题。格密码是一类重要的后量子密码，基于格不仅可以设计实用高效的加密、签名方案，还可以实现各类功能强大的密码方法。许多高级格密码体制的构造基于格陷门方法，运用陷门可以有效地采样格上服从高斯分布的格点(这一过程称为陷门采样)，从而实现签名、身份/属性基加密等方法。目前最先进的格陷门方案是将陷门采样分为线上和线下两个阶段，其中大部分复杂的运算可在线下阶段完成，而线上阶段只需在特殊格Λ
⊥
(g
t
)＝{z∈Z
k
:<g,z>＝0 mod q}上进行高斯采样，这里向量g＝(1,b,
…
,b
k
‑1)称为gadget向量，其中b
k...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种去浮点运算的gadget高斯采样方法，其特征在于，包括以下步骤：获取gadget高斯采样的输入参数q；判断所述输入参数q是否满足预设条件；以及在判断所述输入参数q满足所述预设条件时，基于对协方差矩阵进行整数分解，并利用高斯分布的卷积定理得到所述高斯采样。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设条件为所述输入参数q小于模数阈值b
k
。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于对协方差矩阵进行整数分解，包括：采样得到k+2维向量y满足的高斯分布所在的整数格Z
k+2
，协方差矩阵J为对角阵，其中，所述协方差矩阵J的主对角线上前k+1维的值为l2r2b，第k+2维的值为l2r2；将所述k+2维向量y左乘矩阵A后，除整数l得到的k维向量p；其中，k为正整数，l为不小于的正整数，r为不小于光滑参数η
∈
(Z
k
)的实数，所述矩阵4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述k维向量p满足的高斯分布所在的格为Z
k
/l，协方差矩阵为Σ＝AJA
t
＝r2((b+1)2I
k
‑
TT
t
)，A
t
表示所述矩阵A的转置，T
t
表示矩阵T的转置；其中，Z
k
为k维整数空间，l为不小于的正整数，I
k
为k
×
k单位矩阵，b为正整数，所述矩阵5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用高斯分布的卷积定理得到所述高斯采样，包括：在格L(H)上采样协方差为r2I
k
，中心为c＝T
‑1(p
‑
u)的高斯分布，得到向量z，其中，格基B
q
如下：计算输出向量x＝Tz，则x服从格Λ
⊥
(g
t
)上的高斯分布，且分布的协方差为s2I
k
，其中，s为标准差，分布中心为
‑
u。6.一种去浮点运算的gadget高斯采样装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取gadget高斯采样的输入参数q；
判断模块，用于判断所述输入参数q是否满足预设条件；以及第二获取模块，用于在判断所述输入参数q满...

【专利技术属性】
技术研发人员：喻杨，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：