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Enregistrement W2787740847 · doi:10.1109/icm.2017.8268818

A power analysis resistant FPGA implementation of NTRUEncrypt

2017· article· en· W2787740847 sur OpenAlexaff
Moustafa Mahmoud, Mouna Nakkar, Amr Youssef

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptographic Implementations and Security
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower analysisComputer scienceCryptosystemField-programmable gate arrayCryptographySide channel attackPublic-key cryptographyKey (lock)Correlation attackEncryptionEmbedded systemTheoretical computer scienceParallel computingBlock cipherAlgorithmComputer networkComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NTRUEncrypt is a family of public key cryptosystems that uses lattice-based cryptography. It has been accepted as an IEEE P1363 standard and as an X9.98 Standard. In addition to its small footprint compared to other number theory based public key systems, its resistance to quantum attacks makes it a very attractive candidate for post quantum cryptography systems. On the other hand, similar to other cryptographic schemes, unprotected hardware implementations of NTRUEncrypt are susceptible to side channel attacks such as timing and power analysis. In this paper, we present an FPGA implementation of NTRUEncrypt which is resistant to first order differential power analysis (DPA) attacks. Our countermeasures are implemented at the architecture level. In particular, we split the ciphertext into two randomly generated shares. This guarantees that during the first step of the decryption process, the inputs to the convolution modules, which are convoluted with the secret key polynomial, are uniformly chosen random polynomials which are freshly generated for each convolution operation and are not under the control of the attacker. The two shares are then processed in parallel without explicitly combining them until the final stage of the decryption. Furthermore, during the final stage of the decryption, we also split the used secret key polynomial into two randomly generated shares which provides theoretical resistance against the considered class of power analysis attacks. The proposed architecture is implemented using Altera Cyclone IV FPGA and simulated on Quartus II in order to compare the non-masked architecture with the masked one. For the considered set of parameters, the area overhead of the protected implementation is about 60% while the latency overhead is between 1.4% to 6.9%.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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