技術規制・政策研究　arXiv AI Security　2026-10-12 13:00

ノイズ付き線形方程式の探索・判定問題を縮約

原題　Sample-Preserving Search-to-Decision Reduction for Noisy Linear Equations over Large Moduli

有限体上のランダムな線形方程式を、ノイズ付きの評価値から解く問題の理論研究。大きな法の下で、探索問題を判定問題へ、サンプル数を保ったまま還元する手法を示す。学習問題や暗号の基礎に関わる。

論点

格子暗号の安全性は理論で十分信頼できるか

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賛成側の視点

還元で困難性が裏付けられる。数学的根拠のある暗号こそ信頼に足る。

反対側の視点

還元は前提付きの話。実装や新攻撃で崩れた例は多く、理論だけで安心は危うい。