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メモリを考慮した事前計算点生成手法の提案

机译:考虑记忆的预计算点生成方法的建议

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摘要

楕円曲線暗号は次世代の公開鍵暗号として注目されている.楕円曲線暗号の効率性を決定付ける演算はスカラー倍算と呼ばれ 高速化や使用するメモリ量の削減など多く研究されている.我々は既存研究の中で連続2倍算公式,Conjugate Additionと2-and-3倍算公式に着目した.本論文では2-and-3倍算公式の改良と混合ダブル2倍算公式を提案し,事前計算点生成手法の改良を行った.事前計算に必要とする計算量とメモリ量を求め,既存手法と比較を行った.そして,Fractional window NAF法へ適用し,スカラー倍算全体の計算量とメモリ量の評価を行った.結果,事前計算点生成手法では事前計算点数5つ(m=11)の場合,既存手法より2変数分のメモリ量を削減できた.また,事前計算点を4つ以上保持する場合.I/M比が5.6より大きい実装環境において提案手法が高速となった.また,Fractional window NAFを利用してI/M比が14.15より大きい実装環境において16メモリ量で計算できる.I/M比が7≦I/M≦14.15の実装環境において22メモリ量で計算できる.%Elliptic Curve Cryptography (ECC) attract attention as a effective Public Key Cryptography. A central arithmetic on ECC has called scalar multiplication and more studied on method of faster arithmetic and lesser memory usage. We focused attention on successive doubling formulae, Conjugate Addition formulae and Double-and-Tripling formulae in previous work. In this paper, we improved successive doubling formulae and proposed a method of generate some precomputation points using improved formula. And we calculate required complexity and memory amount while some precomputation points is generated, and compare previous work. As a result, we saved memory amount of two variable numbers in a case of m = 11. Also we faster than previous work in some case of 9 ≦ m ≦ 15 and the environment of I/M > 5.6. And we evaluated kP using Fractional window NAF with some precomputation points. As a result, When I/M > 14.15, our method can be efficiently computed kP with 16 memory amount.
机译:椭圆曲线密码学已成为下一代公共密钥密码学的关注点。决定椭圆曲线密码学效率的操作称为标量乘法,并且已经进行了大量研究以加快速度并减少所使用的内存量。在我们现有的研究中,我们主要关注连续加倍公式,共轭加法和2和3乘法公式,本文提出对2和3乘法公式和混合双倍乘法公式的改进。然后,改进了生成预先计算的点的方法。我们计算了计算量和预计算所需的内存量,并将其与现有方法进行了比较。然后,将其应用于分数窗口NAF方法,并评估整个标量乘法的计算量和存储量。结果,使用预计算点生成方法,当预计算点数为5(m = 11)时,与现有方法相比,可以减少两个变量的存储量。另外,如果要保留4个以上的预先计算的点。在I / M比大于5.6的实现环境中,提出的方法更快。同样,使用分数窗口NAF,在I / M比大于14.15的实现环境中,可以使用16个存储器进行计算。在I / M比为7≤I / M≤14.15的实现环境中,可以使用22个存储器来计算。椭圆曲线密码术(ECC)作为一种有效的公钥密码术受到关注.ECC的核心算法称为标量乘法,并且对更快的算法和更少的内存使用方法进行了更多研究,我们将注意力集中在连续的加倍公式,共轭加法公式和本文对改进的连续倍增公式进行了改进,并提出了一种使用改进的公式生成预计算点的方法,并在生成一些预计算点的同时计算了所需的复杂度和存储量,并进行了比较。结果,在m = 11的情况下,我们节省了两个变量的内存量。在9≤m≤15的情况下和I / M> 5.6的情况下,我们比以前的工作要快。使用带有一些预计算点的分数窗口NAF的kP,因此,当I / M> 14.15时,我们的方法可以有效地计算16个内存量的kP。

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