Abstrakt. Vi konstruerar flera nya statistiska nollkunskapssäkrare med effektiva bevis, d.v.s. De där provaren strategi körs i probabilistiska polynom tid som en NP vittne för inmatning strängen. Våra första bevissystem är för ungefärliga versioner av den kortaste Vector Problem (SVP) och Closest Vector Problem (CPVP), där vittnet är helt enkelt en kort vektor i lattice eller en lattice vektor nära målet, respektive. Våra bevissystem är i själva verket bevis på kunskap, och som ett resultat av detta får vi omedelbart effektiva lattice-baserade identifieringssystem som kan genomföras med godtyckliga familjer av lattices där den ungefärliga SVP eller CVP är svåra. Vi vänder oss sedan till den allmänna frågan om huruvida alla problem i SZK  på NP medger statistiska noll-kunskap bevis med effektiva bevis. I detta syfte ger vi ett statistiskt noll-kunskapssäkert system med ett effektivt bevis för en naturlig begränsning av statistisk skillnad, ett komplett problem för SZK. Vi föreslår också ett rimligt tillvägagångssätt för att lösa den allmänna frågan i det positiva.
Micciancio och Vadhan REF konstruerade senare statistiska nollkunskapsbevis för dessa problem som hade effektiva testare.
Statistical Zero-Knowledge Proofs with Efficient Provers: Lattice Problems and More
{'venue': 'CRYPTO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}