Fast Software Implementations of Bilinear Pairings
Notice bibliographique
Résumé
Advancement in pairing-based protocols has had a major impact on the applicability of cryptography to the solution of more complex real-world problems. However, the computation of pairings in software still needs to be optimized for different platforms including emerging embedded systems and high-performance PCs. Few works in the literature have considered implementations of pairings on the former applications despite their growing importance in a post-PC world. In this paper, we investigate the efficient computation of the Optimal-Ate pairing over special class of pairing friendly Barreto-Naehrig curves in software at different security levels. We target both applications and perform our implementations on ARM-powered processors (with and without NEON instructions) and PC processors. We exploit state-of-the-art techniques and propose new optimizations to speed up the computation in the different levels including tower field and curve arithmetic. In particular, we extend the concept of lazy reduction to inversion in extension fields, analyze an efficient alternative for the sparse multiplication used inside the Miller’s algorithm and reduce further the cost of point/line evaluation formulas in affine and projective homogeneous coordinates. In addition, we study the efficiency of using M-type and D-type sextic twists in the pairing computation and carry out a detailed comparison between affine, Jacobian, and homogeneous coordinate systems. Our implementations on various mass-market emerging embedded devices significantly improve the state-of-the-art of pairing computation on ARM-powered devices and x86-64 PC platforms. For ARM implementations we achieved considerably faster computations in comparison to the counterparts.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».