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安全聚合技术能够在不对服务器或其他客户端透露个体输入内容的前提下，实现多方输入的聚合。现有基于同态加密的后量子方案虽具备实用效率，但主要依赖格密码学硬度假设。该研究团队提出了一种基于编码理论的安全聚合替代方案，通过在“学习奇偶校验噪声”（LPN）假设下实例化基于密钥和消息加法同态加密的通用框架。该方案采用基于秘密共享实现的委员会式解密器，并引入中国剩余定理（CRT）优化以降低LPN实例化的通信开销。研究人员在新型“提示-LPN”假设下分析了方案安全性，证明其与标准LPN假设在适当参数下具有等效性。最终，该工作通过性能评估明确了在某些应用场景下，该方法优于信息论安全聚合协议的表现。