বেশিরভাগ বর্তমান ক্রিপ্টোগ্রাফি পদ্ধতিগুলি দুটি বৃহত মৌলিক সংখ্যার গুণক সংখ্যার ফ্যাক্টরিংয়ের অসুবিধার উপর নির্ভর করে। আমি এটি বুঝতে পেরেছি, যতক্ষণ না বড় প্রাইমস তৈরির জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতিটি ফলাফলের সংমিশ্রণ সংখ্যার ফ্যাক্টরিংয়ের শর্টকাট হিসাবে ব্যবহার করা যায় না (এবং যে বৃহত সংখ্যক নিজেই ফ্যাক্টরিং করা কঠিন) ততক্ষণ তা কঠিন।
দেখে মনে হচ্ছে গণিতবিদরা সময়ে সময়ে আরও ভাল শর্টকাট খুঁজে পান এবং ফলস্বরূপ এনক্রিপশন সিস্টেমগুলি পর্যায়ক্রমে আপগ্রেড করতে হয়। (কোয়ান্টাম কম্পিউটিং অবশেষে ফ্যাক্টরাইজেশনকে আরও সহজ সমস্যা তৈরি করবে এমন সম্ভাবনাও রয়েছে, তবে প্রযুক্তি যদি এই তত্ত্বটি ধরে রাখে তবে অবাক করে কাউকে ধরতে পারব না।)
আরও কিছু সমস্যা কঠিন প্রমাণিত হয়। দুটি উদাহরণ যা মাথায় আসে সেগুলি হ'ল ন্যাপস্যাক সমস্যার বিভিন্নতা এবং ভ্রমণের বিক্রয়কর্মের সমস্যা।
আমি জানি যে মের্কলে – হেলম্যান ভেঙে গেছে, নাসাকো – মুরাকামি সুরক্ষিত রয়েছে এবং ন্যাপস্যাক সমস্যা কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের বিরুদ্ধে প্রতিরোধী হতে পারে। (ধন্যবাদ, উইকিপিডিয়া।) ক্রিপ্টোগ্রাফির জন্য ট্র্যাভেল সেলসম্যান সমস্যা ব্যবহার সম্পর্কে আমি কিছুই পাইনি।
সুতরাং, বড় আকারের প্রাইমগুলির জুড়ি কেন ক্রিপ্টোগ্রাফি শাসন করে?
- এটি কেবলমাত্র কারণ এটি বর্তমানে বড় প্রাইমগুলির জুড়ি তৈরি করা সহজ যেগুলি গুণন করা সহজ তবে গুণনীয়ক কঠিন?
- এটি কি কারণ বড় প্রাইমগুলির জোড়া ফ্যাক্টরিং অনুমানযোগ্য ডিগ্রীর পক্ষে যথেষ্ট ভাল যা প্রমাণিত হয়?
- বড় প্রাইমগুলির জুড়ি কি অসুবিধা ব্যতীত অন্য কোনও উপায়ে কার্যকর যেমন এনক্রিপশন এবং ক্রিপ্টোগ্রাফিক স্বাক্ষর উভয়ের জন্য কাজ করার সম্পত্তি?
- সমস্যা তৈরির সমস্যাটি কি অন্য সমস্যার ধরণের প্রতিটির জন্য সেট করে যেগুলি ক্রিপ্টোগ্রাফিক উদ্দেশ্যে নিজেই ব্যবহারিক হতে খুব কঠিন?
- অন্যান্য সমস্যার ধরণের বৈশিষ্ট্যগুলি কি পর্যাপ্ত পরিমাণে অধ্যয়ন করা যায় তা বিশ্বাসযোগ্য?
- অন্যান্য।