@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00187213,
 author = {岡田, 大樹 and 高安, 敦 and 福島, 和英 and 清本, 晋作 and 高木, 剛 and Hiroki, Okada and Atsushi, Takayasu and Kazuhide, Fukushima and Shinsaku, Kiyomoto and Tsuyoshi, Takagi},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2017論文集},
 issue = {2},
 month = {Oct},
 note = {Learning with Errors（LWE）問題，Learning with Rounding（LWR）問題の計算困難性は，耐量子暗号の構成等を目的として盛んに研究されている．LWE問題を解く手法の一つとして，Blum-Kalai-Wasserman（BKW）アルゴリズムは広く研究されている．Ducらは，LWE問題に対してサンプル増幅法を用いたBKWアルゴリズムが適用可能であることを示し，また，BKWアルゴリズムがLWR問題にも適用できることを示している．本研究では，LWR問題における丸め誤差の和の分布を解析的に求め，LWR問題に適用可能であるサンプル増幅法を用いたBKWアルゴリズムを初めて提唱し，解読に必要となるパラメータの条件について解析を行った．},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {LWR問題解読のためのサンプル増幅法を用いたBKWアルゴリズム},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}