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Enregistrement W2343346041 · doi:10.1109/tdsc.2015.2507120

Fast Software Implementations of Bilinear Pairings

2015· article· en· W2343346041 sur OpenAlexafffund
Reza Azarderakhsh, Dieter Fishbein, Gurleen Grewal, Hu Shi, David Jao, Patrick Longa, Rajeev Verma

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Dependable and Secure Computing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Residue Arithmetic
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceAffine transformationParallel computingComputationExponentiationSoftwareComputer engineeringTheoretical computer scienceComputational scienceAlgorithmMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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