폴리그-헬맨 알고리즘 증명
알고리즘
그룹 의 원소 가 오더 이라고 하자. 그러면 이산로그 문제 는 다음의 알고리즘에 따라 많아도 스텝 안에 풀린다.
Step 1.
와 을 계산한다.
Step 2.
샹크스 알고리즘을 통해 이산로그 문제 의 해 를 구한다.
Step 3.
중국인의 나머지 정리를 통해 를 만족하는 를 구한다.
- 은 샹크스 알고리즘에서 걸리는 시간으로써 정도로 보면 된다.
샹크스 알고리즘은 오더를 알고 있을 때 사용할 수 있는 공격법이다. 폴리그-헬맨 알고리즘은 가 스무스하다면 의 소인수분해가 쉬워져서 를 찾기 쉽다는 사실을 이용한다. 이렇게 만들어진 의 오더는 자명하게도 이므로 샹크스 알고리즘을 사용하는 제약이 없어진다. 이렇게 원래의 문제를 작은 문제로 만들어서 각개격파한 뒤 중국인의 나머지 정리로 답을 구하는 것이다.
증명
Part 1. 존재성
가 의 해라는 것은 모든 에 대해 를 만족하는 가 존재한다는 의미다.
- Part 1-1.
과 의 정의에 의해 이다. 정리하면 이고, 로그를 취하면 다음을 얻는다. - Part 1-2.
의 정의에 따라 이 성립함은 자명하고, 확장된 유클리드 정리에 의해 을 만족하는 가 존재한다. - Part 1-3.
Part 1-1에서 얻은 의 양변에 를 곱하면 이를 부터 까지 모두 더하면 와 는 인덱스 에 독립이므로 Part 1-2에서 이므로 다음을 얻는다.
Part 2. 시간복잡도
에 마다 Step 2가 반복되므로 만큼의 시간이 걸린다. 또한 Step 3에서 중국인의 나머지 정리를 사용할 때 만큼의 시간이 걸리므로,
■
코드
다음은 폴리그-헬맨 알고리즘을 R 언어로 구현한 코드다. 소인수분해 코드와 오더를 구하는 코드, 샹크스 알고리즘, 연속제곱법, 중국인의 나머지 정리를 사용하는 코드가 쓰였다.
prime = read.table("../attachment
/cfile8.uf@25411C3C5968BBE322F0D4.txt"); prime = prime[,1]
factorize<-function(p)
{
q=p
factors<-numeric(0)
i=1; j=1
while(q!=1)
{
if(q%%prime[i]) {i=i+1}
else
{
q<-q/prime[i]
factors[j]<-prime[i]
i=1
j=j+1
}
}
return(factors)
}
order<-function(g,p,h=1) #Calculate a order of g in modulo p
{
qe<-table(factorize(p-1))
qe<-rbind(as.numeric(names(qe)),qe)
divisor<-qe[1,1]^(0:qe[2,1])
if((length(qe)/2)==1) {return(qe[1,1]^qe[2,1])}
for(i in 2:(length(qe)/2)) {divisor=c(divisor%*%t(qe[1,i]^(0:qe[2,i])))}
for(i in divisor) {if((FPM(g,i,p))%%p==1) break;}
return(i)
}
FPM<-function(base,power,mod) #It is equal to (base^power)%%mod
{
i<-0
if (power<0) {
while((base*i)%%mod != 1) {i=i+1}
base<-i
power<-(-power)}
if (power==0) {return(1)}
if (power==1) {return(base%%mod)}
n<-0
while(power>=2^n) {n=n+1}
A<-rep(1,n)
A[1]=base
for(i in 1:(n-1)) {A[i+1]=(A[i]^2)%%mod}
for(i in n:1) {
if(power>=2^(i-1)) {power=power-2^(i-1)}
else {A[i]=1} }
for(i in 2:n) {A[1]=(A[1]*A[i])%%mod}
return(A[1])
}
shanks<-function(g,h,p)
{
N<-order(g,p)
n<-1+floor(sqrt(N))
gn<-FPM(g,-n,p) #gn := g^{-n}
x<-p
List_1<-numeric(n+1)
List_1[1]=1
for(i in 1:n) {List_1[i+1]=(List_1[i]*g)%%p}
List_2<-numeric(n+1)
List_2[1]=h
for(i in 1:n) {List_2[i+1]=(List_2[i]*gn)%%p}
for(i in 0:n+1) {
for(j in 0:n+1) {
if (List_1[i]==List_2[j]) {x[length(x)+1]<-((i-1)+(j-1)*n)}
}
}
return(min(x))
}
CRA<-function(S) #Algorithm of chinese remainder theorem
{
r<-S[,1] # matrix S express below sysyem.
mod<-S[,2] # x = r[1] (mod mod[1])
n<-length(r) # x = r[2] (mod mod[2])
# x = r[3] (mod mod[3])
A<-seq(r[1],to=mod[1]*mod[2],by=mod[1])
for(i in 2:n)
{
B=seq(r[i],to=mod[1]*mod[i],by=mod[i])
r[1]=min(A[A %in% B])
mod[1]=mod[1]*mod[i]
if (i<n) {A=seq(r[1],to=mod[1]*mod[i+1],by=mod[1])}
}
return(r[1])
}
PHA<-function(g,h,p){
N<-order(g,p)
m_<-table(factorize(N))
m_<-rbind(as.numeric(names(m_)),m_)
m_<-c(data.frame(m_)[1,]^data.frame(m_)[2,])
y_<-numeric(0)
for(i in 1:length(m_)){
g_i<-FPM(g,N/m_[i],p)
h_i<-FPM(h,N/m_[i],p)
y_[i]<-shanks(g_i,h_i,p)
}
return(CRA(cbind(y_,m_)))
}
PHA(7,166,433)
FPM(7,47,433)
PHA(10,243278,746497)
FPM(10,223755,746497)
PHA(2,39183497,41022299)
FPM(2,33703314,41022299)
위 코드를 실행시킨 결과는 다음과 같으며, 연속제곱법으로 검산을 해서 제대로 작동함을 확인했다.