Generalized Goppa codes are defined by a code locator set $\mathcal{L}$ of polynomials and a Goppa polynomial $G(x)$. When the degree of all code locator polynomials in $\mathcal{L}$ is one, generalized Goppa codes are classical Goppa codes. In this work, binary generalized Goppa codes are investigated. First, a parity-check matrix for these codes with code locators of any degree is derived. A careful selection of the code locators leads to a lower bound on the minimum Hamming distance of generalized Goppa codes which improves upon previously known bounds. A quadratic-time decoding algorithm is presented which can decode errors up to half of the minimum distance. Interleaved generalized Goppa codes are introduced and a joint decoding algorithm is presented which can decode errors beyond half the minimum distance with high probability. Finally, some code parameters and how they apply to the Classic McEliece post-quantum cryptosystem are shown.


翻译:通用的 Goppa 代码由一个代码定位器来定义 $\ mathcal{L} $( mathcal{L} $) 。 当所有代码定位器在$\ mathcal{L}$( x) $( $) 中的位置为一时, 通用的 Goppa 代码是古典的 Goppa 代码。 在此工作中, 调查了二进制通用的 Goppa 代码。 首先, 得出了这些代码与任何程度的代码定位器的对等检查矩阵。 仔细选择代码定位器可以降低通用的 Goppa 代码的最小宽度距离。 演示了可解码错误到最小距离一半的二次算法 。 引入了互换通用的 Goppa 代码, 并展示了可解码错误超过最低距离一半且概率高的混合解码算法 。 最后, 演示了某些代码参数, 以及如何应用到经典的 McEliece 后Qum 密码系统 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
人工智能顶会WSDM2021优秀论文奖(Best Paper Award Runner-Up)出炉
最新【深度生成模型】Deep Generative Models,104页ppt
专知会员服务
67+阅读 · 2020年10月24日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
“CVPR 2020 接受论文列表 1470篇论文都在这了
ICLR2019最佳论文出炉
专知
11+阅读 · 2019年5月6日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月19日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月18日
Adversarial Mutual Information for Text Generation
Arxiv
13+阅读 · 2020年6月30日
Arxiv
3+阅读 · 2018年11月11日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
人工智能顶会WSDM2021优秀论文奖(Best Paper Award Runner-Up)出炉
最新【深度生成模型】Deep Generative Models,104页ppt
专知会员服务
67+阅读 · 2020年10月24日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
“CVPR 2020 接受论文列表 1470篇论文都在这了
ICLR2019最佳论文出炉
专知
11+阅读 · 2019年5月6日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月19日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月18日
Adversarial Mutual Information for Text Generation
Arxiv
13+阅读 · 2020年6月30日
Arxiv
3+阅读 · 2018年11月11日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员