blocks|key|2360176|text|从具体假设来看，最常见的有效减贫框架是：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2360177|基于决策Diffie-Hellman假设的Naor-Reingold+PRF，以及|offset|length|2360178|基于误差假设学习的BPR+PRF。|2360179|也许不太出名的是NRR+PRF，它基于保理的硬度.|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.618.3884&rep=rep1&type=pdf|1|https://web.eecs.umich.edu/~cpeikert/pubs/prf-lattice.pdf|2|https://omereingold.files.wordpress.com/2014/10/prff.pdf^0|0|L|H|0|0|9|7|1|0|8|7|2^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|V|8|@]|9|@$D|W|E|X|1|Y]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|Z|8|@]|9|@$D|10|E|11|1|12]]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|13|8|@]|9|@$D|14|E|15|1|16]]|A|$]]]|J|$K|$5|L|M|N|A|$O|P]]|Q|$5|L|M|N|A|$O|R]]|S|$5|L|M|N|A|$O|T]]]]

The most common efficient PRFs from specific assumptions are:

The <a href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.618.3884&amp;rep=rep1&amp;type=pdf" rel="nofollow noreferrer">Naor-Reingold PRF</a>, which is based on the decision Diffie-Hellman assumption (DDH), and

The <a href="https://web.eecs.umich.edu/~cpeikert/pubs/prf-lattice.pdf" rel="nofollow noreferrer">BPR PRF</a>, which is based on the learning with error assumption (LWE).

Perhaps slightly less well-known is the <a href="https://omereingold.files.wordpress.com/2014/10/prff.pdf" rel="nofollow noreferrer">NRR PRF</a>, which is based on the hardness of factoring.

I was taught only GGM based PRF construction in class. It's very inefficient. I am just curious about various PRF constructions from standard assumptions. Please provide a few PRF constructions from various assumptions.

Constructions of PRF (Pseudo Random Function)

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在课堂上，我只被教授基于GGM的PRF结构。效率很低。我只是好奇从标准假设的各种PRF结构。请从不同的假设中提供一些PRF的构造。

问伪随机函数的构造
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