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【24h】

On Round Optimal Statistical Zero Knowledge Arguments

机译:关于圆形最优统计零知识论证

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摘要

We construct the first three message statistical zero knowledge arguments for all of NP, matching the known lower bound. We do so based on keyless multi-collision resistant hash functions and the Learning with Errors assumption—the same assumptions used to obtain round optimal computational zero knowledge. The main component in our construction is a statistically witness indistinguishable argument of knowledge based on a new notion of statistically hiding commitments with subset opening.
机译:我们为所有NP构造前三个消息统计零知识自变量,匹配已知的下限。我们这样做是基于无密钥多冲突抗哈希函数和有错误学习的假设—与用于获取轮次最佳计算零知识的假设相同。我们构建的主要组成部分是基于新的统计隐藏承诺与子集开放的新概念,从统计角度上看不清知识的论点。

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