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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Information Theory >More Efficient Privacy Amplification With Less Random Seeds via Dual Universal Hash Function
【24h】

More Efficient Privacy Amplification With Less Random Seeds via Dual Universal Hash Function

机译：通过双重通用散列函数以更少的随机种子获得更高效率的隐私放大

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We explicitly construct random hash functions for privacy amplification (extractors) that require smaller random seed lengths than the previous literature, and still allow efficient implementations with complexity for input length . The key idea is the concept of dual universal hash function introduced recently. We also use a new method for constructing extractors by concatenating -almost dual universal hash functions with other extractors. Besides minimizing seed lengths, we also introduce methods that allow one to use non-uniform random seeds for extractors. These methods can be applied to a wide class of extractors, including dual universal hash function, as well as to the conventional universal hash functions.
机译：我们显式构造了用于隐私放大（提取器）的随机哈希函数，该函数要求比以前的文献更小的随机种子长度，并且仍然允许对输入长度进行复杂的高效实现。关键思想是最近引入的双重通用哈希函数的概念。通过将几乎双重对偶哈希函数与其他提取器串联在一起，我们还使用了一种构造提取器的新方法。除了最小化种子长度之外，我们还介绍了允许人们使用非均匀随机种子进行提取的方法。这些方法可以应用于多种提取器，包括双重通用哈希函数，以及常规的通用哈希函数。

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