本研究では、従来のBKW（Blum-Kalai-Wasserman）アルゴリズムにおいて固定されていたブロック数を可変にする新たな手法を提案し、Ring-LWE（Ring Learning with Errors）問題への適用を通じてその性能を解析した。Ring-LWE問題は格子ベース暗号の重要な基盤であり、その安全性の評価が重要な課題である。BKWアルゴリズムは3つのステップからなり，中でもReductionステップでは復号に必要なサンプルを得るために必要なサンプル数の量がボトルネックとなっている．本提案手法により、同数のサンプル数の入力に対して従来のRing-BKWアルゴリズムにおける削減後のサンプル数を増加させることに成功した。この成果は、Ring-BKWアルゴリズムの性能向上を示すものである．