Low-Complexity Multiplier Architectures for Single and Hybrid-Double Multiplications in Gaussian Normal Bases
Notice bibliographique
Résumé
The extensive rise in the number of resource constrained wireless devices and the needs for secure communications with the servers imply fast and efficient cryptographic computations for both parties. Efficient hardware implementation of arithmetic operations over finite field using Gaussian normal basis is attractive for public key cryptography as it provides free squarings. In this paper, we first present two low-complexity digit-level multiplier architectures. It is shown that the proposed multipliers outperform the existing Gaussian normal basis (GNB) multiplier structures available in the literature. Then, for the first time, using these two architectures, we propose a new digit-level hybrid multiplier which performs two successive multiplications with the same latency as the one for one multiplication. We have studied the efficiency of the proposed hybrid architecture in terms of area and time delay for different digit sizes. The main advantage of this new hybrid architecture is to speed up exponentiation and point multiplication whenever double-multiplication is required and the traditional schemes fail due to the data dependencies. We have investigated the applicability of the proposed hybrid structure to reduce the latency of exponentiation-based cryptosystems. Our analysis and timing results show that the expected acceleration in double-exponentiation is considerable. Prototypes of the presented low-complexity multiplier architectures and the proposed hybrid architecture are implemented and experimental results are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».