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Enregistrement W2116936848 · doi:10.1109/tc.2010.258

Concurrent Error Detection in Montgomery Multiplication over Binary Extension Fields

2010· article· en· W2116936848 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Computers · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Residue Arithmetic
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceScalar multiplicationMultiplication (music)Error detection and correctionElliptic curve cryptographyFinite fieldArithmeticCryptographyFinite field arithmeticElliptic Curve Digital Signature AlgorithmBinary numberElliptic curveParallel computingAlgorithmMathematicsPublic-key cryptographyDiscrete mathematicsEncryption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiplication is one of the most important operations in finite field arithmetic. It is used in cryptographic and coding applications, such as elliptic curve cryptography and Reed-Solomon codes. In this paper, we consider the finite field multiplication used in elliptic curve cryptography and design concurrent error detection circuits. It is shown in the literature that the Montgomery multiplication can be used in cryptography to accelerate the scalar multiplication. Here, we use a parity-based concurrent error detection approach to increase the reliability of different Montgomery multipliers available in the literature. First, we consider bit-serial Montgomery multiplication and propose an error detection circuit. Then, we apply the same technique on the digit-serial Montgomery multiplication. Finally, we consider low time-complexity bit-parallel Montgomery multiplication and design the required components to implement the concurrent error detection circuits. ASIC implementations have been completed to analyze the time and area overheads of the proposed schemes. Also, the error detection capability is investigated by software simulations. We show that our approach results in efficient error detection schemes with small time and area overheads.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle