systemslibrarian/crypto-lab-lll-break

## 什么是它 本演示在浏览器中展示了 LLL 格规约以及在学习带误差（Learning With Errors, LWE）嵌入上的玩具 BKZ 规约。它聚焦于攻击者工作流程：规约基、搜索短向量、测试在选定参数集下是否可能恢复秘密。所说明的核心问题是 SVP 近似质量如何影响实际的 LWE 攻击。这是一个后量子密码教学模型，并非生产级密码分析工具，也不能作为 LLL 破解真实 Kyber 参数的证据。 ## 何时使用它 - 教学为何后量子参数在格密码中至关重要。此演示使维度、模数、噪声与攻击可行性之间的关系变得可见。 - 向学生或工程师解释 LLL 与 BKZ 的机制。步骤追踪和块改进日志展示每个规约阶段实际改变了什么。 - 对比玩具不安全设置与类似 Kyber 的设置。同一流水线可在小参数和大参数下运行，以展示攻击何时不再有效。 - 展示原始 LWE 嵌入是如何构造的。矩阵与规约输出直接展示，以便学习者检查攻击面。 - 不用于真实世界安全评估。此浏览器实现有意简化，不会替代专门的格估计器或高性能规约库。 ## 在线演示 https://systemslibrarian.github.io/crypto-lab-lll-break/ 该在线应用允许你逐步执行 LLL、检查 Gram-Schmidt/Lovasz 行为、生成玩具 LWE 实例，并运行基于 LLL/BKZ 的恢复尝试。它不执行加密/解密；它演示规约与恢复攻击动态，用于教育分析。控制项包括格维度预设、delta、LWE 参数（`n`、`q`、`sigma`）以及 BKZ 块大小（`beta`）。 ## 如何本地运行 ``` git clone https://github.com/systemslibrarian/crypto-lab-lll-break cd crypto-lab-lll-break npm install npm run dev ``` 不需要环境变量。 ## 密码实验室套件的一部分 超过 60 个在线浏览器演示之一，地址为 [systemslibrarian.github.io/crypto-lab](https://systemslibrarian.github.io/crypto-lab/) —— 涵盖 Atbash（公元前 600 年）到 NIST FIPS 203/204/205（2024）。 > “无论你吃或喝，还是做什么，都要为荣耀神而行。” — 哥林多前书 10:31

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