Рейтинг:4

Различители и предикторы следующего бита без равномерного распределения

флаг sy

Рассмотрим распределение вероятностей $Д$ над $n$ битовые строки. Обозначать $U$ быть равномерным распределением по $n$ битовые строки и $U_{n}$ быть равномерным распределением по целым числам $\{1, 2, \ldots, n\}$.

Рассмотрим следующие два эквивалентных утверждения (они эквивалентны по теореме Яо):

  1. Не существует универсального предсказателя следующего бита за полиномиальное время $А$ такой, что $$ \underset{X \sim D \ M \sim U_{n} }{\text{Pr}}[A(X_1X_2.....X_{M-1})=X_M] \geq \frac{1} {2} + \frac{1}{\text{poly}(n)}. $$
  2. Не существует единого полиномиального различителя времени $В$ такой, что $$ \mid\underset{X \sim D}{\text{Pr}}[B(X)=1] - \underset{Y \sim U}{\text{Pr}}[B(Y)=1]\ середина \geq \frac{1}{\text{poly}(n)}. $$

Я думал о центральной роли равномерного распределения в редукциях. Будет ли какая-либо форма этих утверждений работать, когда мы заменим равномерное распределение известным и эффективно выбираемым распределением? $D_2$? Допустим, мы также можем эффективно выбирать из каждого маргинала $D_2$.

Другими словами, рассмотрим утверждение 3 следующим образом.

Заявление 3: Не существует единого полиномиального различителя времени $В$ такой, что $$ \mid\underset{X \sim D}{\text{Pr}}[B(X)=1] - \underset{Y \sim D_2}{\text{Pr}}[B(Y)=1]\ середина \geq \frac{1}{\text{poly}(n)}. $$

Подразумевает ли это и/или подразумевается утверждением 4, подобным следующему (или некоторым вариантом этого утверждения)?

Утверждение 4. Не существует универсального предсказателя следующего бита за полиномиальное время. $А$ такой, что $$ \underset{X \sim D \ M \sim U_{n} }{\text{Pr}}[A(X_1X_2.....X_{M-1})=X_M] \geq c, $$ куда $с$ зависит от дистрибутива $D_2$ и отличительным преимуществом $В$.

Если да, то можем ли мы иметь явную форму для $с$?

Рейтинг:2
флаг sa

Хороший вопрос!

Кажется, это обсуждалось на конференции. бумага так же доступно здесь Шрифтом и Шамиром в 1991 году:

А.В. Шрифт, А. Шамир, Об универсальности следующего битового теста, Конференция по теории и применению криптографии, 1990.

Более поздняя версия журнала также есть в Journal of Cryptology.

Подводя итог, они считают источником смещенные, но независимые биты и как разработать для него отличительный признак. Заметим, что без ограничения общности они предполагают вероятность $1$ бит $б\в (1/2,1)$ но назовите количество $б$ уклон что немного противоречит здравому смыслу по сравнению с традиционным использованием смещения для количества $b-\frac{1}{2}$.

В частности, они определяют взвешенную вероятность успеха любого непостоянного алгоритма PPTA. $$A:\{0,1\}^n\стрелка вправо \{0,1\}$$ в прогнозировании $ я ^ {й} $ немного предвзятый источник, как здесь

Примечание: Обозначение $f<O(\nu(n))$ используется для любой функции, которая обращается в нуль быстрее, чем любой многочлен взаимная сила, т. е. любая исчезновение функция.

В статье предложены и другие альтернативные тесты.

Эта статья цитируется довольно много, но в основном в статьях, которые применяют ее к различным источникам. На самом деле, кажется, что те же авторы уже использовали эту технику для доказательства результатов о стойкости каждого бита, включая старший значащий бит, смещенный на ноль, для дискретных журналов по модулю составного числа.

BlackHat18 avatar
флаг sy
Быстрый вопрос: это конструкция для однородного или неоднородного PPT? Если последнее, то можно ли его распространить на равномерный случай?
BlackHat18 avatar
флаг sy
Я также не понял, почему они игнорировали алгоритмы постоянного предсказания без потери общности. Что значит сказать, что «постоянные алгоритмы могут обнаруживать только то, что общее смещение отличается от b»?
BlackHat18 avatar
флаг sy
Еще один вопрос: переходя от «взвешенного критерия успешности» к различителю, какие два распределения мы пытаемся различить (для теоремы Яо это было распределение $D$, вокруг которого мы разработали предиктор и равномерное распределение). распределение)? Здесь «взвешенный тест на вероятность успеха» разработан вокруг распределения $ S $, которое они называют «предвзятым источником». Но что такое другой дистрибутив? В статье определяется распределение $B$, и кажется, что $B$ — это второе распределение, но я был очень озадачен тем, как $B$ связано с $S$.

Ответить или комментировать

Большинство людей не понимают, что склонность к познанию нового открывает путь к обучению и улучшает межличностные связи. В исследованиях Элисон, например, хотя люди могли точно вспомнить, сколько вопросов было задано в их разговорах, они не чувствовали интуитивно связи между вопросами и симпатиями. В четырех исследованиях, в которых участники сами участвовали в разговорах или читали стенограммы чужих разговоров, люди, как правило, не осознавали, что задаваемый вопрос повлияет — или повлиял — на уровень дружбы между собеседниками.