계산불가성

Computational indistinguishability

계산 복잡성암호학에서, 효율적인 알고리즘이 무시할 수 있는 확률을 제외하고 그들 사이의 차이를 구별할 수 없다면, 두 그룹의 분포는 계산적으로 구별할 수 없다.

형식 정의

Let and be two distribution ensembles indexed by a security parameter n (which usually refers to the length of the input); we say they are computationally indisting통일되지 않은 확률론적 다항 시간 알고리즘 A에 대해 다음 수량n으로 무시할 수 있는 함수인 경우:

즉 Denoted Dn≈ En{\displaystyle D_{n}\approx E_{n}}.[1], 모든 효율적인 알고리즘 때 데카넴 또는 앙 그 한계에 따른 n→∞{\displaystyle n\to\infty}로 샘플을 받A의 행동이 크게 요동 치지 않는다. 계산 indistinguishability 또 다른 해석, 그거polynomial-time algor.ithms두 앙상블을 구별하기 위해 적극적으로 노력하는 것은 그렇게 할 수 없다: 그러한 알고리즘은 단지 추측만 할 때보다 무시해도 좋을 뿐이다.

관련 개념

정의에 내포되어 있는 것은 가) 분포 중 하나의 표본을 기반으로 결정해야 하는 조건이다.두 분포를 구별하려는 알고리즘이 필요한 만큼의 표본을 이용할 수 있는 상황을 생각할 수 있다.따라서 여러 표본을 보는 다항 시간 알고리즘으로 구별할 수 없는 두 개의 앙상블은 다항 시간 표본 추출로 구별할 수 없는 것으로 간주된다.[2]: 107 다항식 시간 알고리즘이 다항식 시간에 샘플을 생성할 수 있거나 다항식 시간 샘플링에 대한 랜덤 오라클에 액세스할 수 있는 경우 다항식 시간 샘플링에 의한 구별 불가능성은 계산 불가능성과 동일하다.[2]: 108

참조

  1. ^ 강의 4 - 계산 불가성, 유사성 생성기
  2. ^ a b 골드리치, O. (2003)암호학의 기초.영국 케임브리지: 케임브리지 대학 출판부.

외부 링크


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