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Enregistrement W2890105645 · doi:10.1109/trustcom/bigdatase.2018.00228

Energy Efficiency Analysis of Elliptic Curve Based Cryptosystems

2018· article· en· W2890105645 sur OpenAlexafffund
Tanushree Banerjee, M.A. Hasan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Residue Arithmetic
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElliptic curve cryptographyCurve25519Energy consumptionSupersingular elliptic curveComputer scienceIsogenyTripling-oriented Doche–Icart–Kohel curveElliptic Curve Digital Signature AlgorithmElliptic curveMathematicsAlgorithmParallel computingPublic-key cryptographyEncryptionPure mathematicsComputer networkEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy consumption is an important factor for any cryptoscheme, implemented on devices having limited energy resource. In this paper, we analyze the energy consumption during the Diffie-Hellman key exchange implemented on both supersingular and ordinary elliptic curves. The former protocol is Supersingular Isogeny based Diffie-Hellman (SIDH) and the latter is Elliptic Curve based Diffie-Hellman (ECDH) respectively. Implementations are executed on 64 bit Intel Skylake processor. The energy consumption is analysed for the classical bit security levels of 128 and 192. In this paper, a detailed comparison of power and energy consumption by elliptic curve point addition and doubling operations is presented for affine and standard projective coordinates. Projective coordinates based elliptic curve operations are found to be around 50 to 60 times more energy efficient. We then analyze SIDH and ECDH, implemented using projective coordinates. Our results show that, SIDH consumes around 37 to 47 times more energy in comparison to ECDH for the above mentioned bit security levels.

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 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 enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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