learning with errors理念

最新推荐文章于 2025-04-07 14:12:16 发布
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分类专栏： 算法
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Relational inductive biases, deep learning, and graph networks（关系归纳偏差、深度学习和图形网络）
weixin_41697507的博客
07-15 5140
Relational inductive biases, deep learning, and graph networks Peter W. Battaglia1, Jessica B. Hamrick1, Victor Bapst1, Alvaro Sanchez-Gonzalez1, Vinicius Zambaldi1, Mateusz Malinowski1, Andrea Tacche...
领导力训练营：140天从新手到专家
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01-15 948
To ensure that the article meets the outlined requirements and constraints, we need to break down the task into manageable sections and focus on the key components of each section. Here's a det
Learning With Errors困难问题（学习笔记）
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03-31 3724
全同态学习（i春秋课程https://www.ichunqiu.com/course/50443课时三：Learning With Errors困难问题） 一、LWE问题阐述 在给出噪声e的情况下，怎么求解s（如果没有添加噪声，可以简单用高斯消除法解得） 分为两类LWE问题：search以及desicion 矩阵形式表示： 二、LWE与SIS的比较 LWE：试...
文献学习-On Lattices, Learning with Errors,Random Linear Codes, and Cryptography
Evasive Walden
07-24 3806
On Lattices, Learning with Errors,Random Linear Codes, and Cryptography 格上的LWE、随机线性码和密码学 Oded Regev Department of Computer Science, Tel-Aviv University, Tel-Aviv 69978, Israel 摘要 Our main r
经典论文阅读笔记——The Learning with Errors Problem
qq_44925830的博客
04-15 3776
文章目录前言一、LWE and Ring LWE1.概念介绍2.读入数据总结 前言 我们现有的公钥方法面临被量子计算机破解的巨大危险。被提议作为量子计算机的一个难题的方法之一是错误学习问题（LWE）。 LWE是量子鲁棒性密码学方法。 我们创建一个密钥值 (s) 和另一个值 (e)。接下来我们选择A[]并计算 B[] = A[] *s + e A[] 和 B[] 的值成为我们的公钥。如果 s 是单个值，则 A 和 B 是一维矩阵。如果我们选择 s 为一维矩阵，则 A 为二维矩阵，B 为一维矩阵。 错误学习
learning-with-errors-parameters:简要尝试性地分析LWE参数如何影响算法的正确性
03-05
了解有错误学习（LWE）的参数 在本笔记本中，我将简要介绍有错误学习（LWE）方法，该方法是一种量子后的公钥密码算法。 我们提供了数学背景，然后详细介绍了基于Python 3和numpy ，最后是我们的实验，其目的是了解更改算法参数如何影响预期结果。 我们的实验基于对值为1的单个消息的加密和解密，对于每个测试的配置，该消息执行一万次。 创建图形以可视化结果。 试试住 LWE解密 LWE是一种后量子公钥算法，有关更多信息和，请参阅。 该方法可以恢复到本节中描述的计算。 首先，创建一个公钥和私钥： 和 是公钥， 是私钥， 是随机误差，并且 。 矩阵 有尺寸 ，即它们是单列，因为在此报告中，我们实现了一位加密和解密。 加密一位消息 使用公钥 我们获得由以下组成的加密消息 和： 在哪里 是从以下样本中随机选择的 和 。 最后，解密消息 并找到位消息的值 ： LWE实施 以下run函数基于，
Post-quantum key exchange for the TLS protocol from the ring learning with errors problem
__52Hz__
02-26 977
原文地址：https://www.douglas.stebila.ca/research/papers/SP-BCNS15/ Abstract Lattice-based cryptographic primitives are believed to offer resilience against attacks by quantum computers. We d
Deep learning_CNN_Review：A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks—...
Alliswell_WP
11-08 2550
CNN综述文章的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构：从基本组件到结构创新 目录 摘要 1、引言 2、CNN基本组件 2.1 卷积层 2.2 池化层 2...
《Relational inductive biases, deep learning, and graph networks》图网络 论文解读
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研究背景：机器学习界有三个主要学派，符号主义（Symbolicism）、连接主义（Connectionism）、行为主义（Actionism）。符号主义的起源，注重研究知识表达和逻辑推理。经过几十年的研究，目前这一学派的主要成果，一个是贝叶斯因果网络，另一个是知识图谱。贝叶斯因果网络的旗手是 Judea Pearl 教授，2011年的图灵奖获得者。但是据说 2017年 NIPS 学术会议上，老爷子...
AI人工智能领域分类的分类依据
最新发布
AI天才研究院
04-07 889
人工智能作为一门跨学科的综合性技术，其涵盖范围极其广泛。随着AI技术的快速发展，如何对AI领域进行科学分类已成为学术界和产业界共同关注的问题。系统梳理AI领域的主要分类方法分析各种分类标准的科学依据揭示不同类型AI之间的内在联系提供实际案例和代码示例加深理解本文讨论范围涵盖从基础理论到实际应用的完整AI分类体系，但不涉及具体商业产品的比较评估。按技术原理分类按应用场景分类按智能水平分类按学习方式分类按系统架构分类。
一种基于LWE采用算法的实现与优化
03-23
基于带错误学习问题(Learning With Errors,LWE)构造的密码体制能够抵御量子攻击,它的应用效率与LWE 问题的采样过程密切相关.而在LWE 问题采样中,对其中的错误因子(Error Factor)采样占采样过程绝大部分时间,本文对LWE问题中的错误因子的采样算法进行研究,将在高斯分布上效率较高的金字塔(Ziggurat)采样算法,应用到了一种高效的LWE问题采样算法中.基于在连续域上的采样比离散域上采样效率高的思路,对LWE问题采样算法在离散域上采样的过程进行了优化,提出了一种将连续域上的采样结果进行取整的方法.对优化前后的两种LWE问题的采样算法进行了对比实验,结果表明:改进后的算法在不占用大量内存并且保证安全性的情况下,将采样速度提高了38%~200%.
Machine Learning with R源代码
06-18
Machine Learning with R源代码
基于格密码的LWE问题
m0_57291352的博客
04-22 3918
LWE问题， Learning With Errors，带有安全性证明的第一个版本是由Oded Regev 在2005年提出，Kawachi等给出了效率的改进，接着一些效率方面非常重要的改进由Peikert等提出。
格密码基础：详解LWE问题
forest_LL的博客
01-19 4790
Learning With Errors 简称 LWE，通常翻译为容错学习问题。在2005年，Regev首次提出了平均情况下的LWE问题。类似SIS问题，LWE也可以用来实现加密。这两类问题实际上互为对偶（dual）关系。接下来我们将介绍LWE的困难性以及基于LWE的密码系统。进阶的内容则包含LWE最坏情况的困难性，以及search和decision版本之间的归约。格密码基础：SIS问题的定义与理解-优快云博客。
【LWE问题简介】
qq_44925830的博客
08-11 6856
容错学习(learning with errors, LWE)问题就是求解带噪声的线性方程组问题, 由Oded Regev在[Reg05] 中提出, 他也因此结果荣获2018年的哥德尔奖. LWE问题的困难性基于的复杂性假设非常弱, 但是功能却异常强大, 由于LWE问题尚无有效的量子求解算法, 因此基于LWE假设的加密方案被认为是抗量子的....
Learning Theory（Error Theory） 学习笔记
KinboSong的博客
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1、样本复杂度、模型复杂度（model complexity）、泛化（generalization）能力 定义： 样本复杂度 = 样本的数量 模型复杂度：一般用参数的个数来表征 泛化能力：代表模型的预测能力，表征模型的好坏，用泛化误差来表示。 2、误差（error）、偏差（bias）、方差（variance） 定义：假设有很多组采样点，每组采样点都拟合一次模型，得到
【后量子密码】CRYSTALS-KYBER 算法（一）：MLWE 问题与NTT（附源码分析）
听雨草堂
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大多数基于数论的密码学，如Diffie-Hellman协议和RSA加密系统，依赖于大整数因子分解或特定群的离散对数等困难问题。然而，Shor 在1997年给出了对所有这些问题的高效量子算法，这将使得基于数论的密码系统在未来量子计算机时代变得不安全。相比之下，目前对于格密码背后的困难问题，尚未有任何有效的量子攻击算法。Kyber是格密码的一种，其设计是Ring-LWE LPR加密方案的模格（module lattice）变种，并结合了位丢弃(bit-dropping)技术。
2021SC@SDUSC-PALISADE（三）BGV原理分析与python实现
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2021SC@SDUSC 目录BGV原理分析1 符号说明2 多项式运算3 Learning With Error 与 Ring Learning With Error4 构建一个全同态体系4.1 Key Generation4.2 Encryption4.3 Decryption4.4 Evaluation4.4.1 Addition4.4.2 Multiplication5 测试代码 BGV原理分析 摘要:这篇博文旨在解释当今大多数同态加密(HE)方案背后的基本数学概念，然后在此基础上使用Python从头
格密码初步学习记录（一）由LWE问题引入
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一点小说明。 最近的研究方向是格的困难性问题，许多相关文献资料都提及了相关的一些问题。比如LWE,R-LWE,SVP等等。这些都需要深入的学习理解。 这里我从LWE开始，做一些学习笔记，也算是充实一下自己的实验室生活。 ----------------------------------------我是超级胖胖的分割线-----------------------------------
报错fastlane finished with errors
05-24
报错 `fastlane finished with errors` 通常是由于 fastlane 脚本执行过程中出现了错误，导致 fastlane 执行失败。你可以根据具体的错误信息来定位问题。 在执行 fastlane 命令时，可以添加 `--verbose` 参数来获取更详细的日志信息。例如： ``` fastlane your_lane --verbose ``` 如果你使用了 Fastfile 和 Appfile 文件，请检查这些文件是否存在，并且包含了正确的配置信息。 如果问题仍然存在，请提供更多的错误信息和上下文，以便我们更好地帮助你解决问题。
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