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Enregistrement W2950520523

Analyzing the Galbraith-Lin-Scott Point Multiplication Method for Elliptic Curves over Binary Fields.

2008· preprint· en· W2950520523 sur OpenAlexaff
Darrel Hankerson, Koray Karabina, Alfred Menezes

Notice bibliographique

RevueIACR Cryptology ePrint Archive · 2008
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Residue Arithmetic
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElliptic curveEdwards curveSchoof's algorithmElliptic curve point multiplicationMathematicsSupersingular elliptic curvePrime (order theory)Binary numberEndomorphismMultiplication (music)Complex multiplicationPoint (geometry)Counting points on elliptic curvesPure mathematicsArithmeticDiscrete mathematicsCombinatoricsGeometryQuarter period
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Galbraith, Lin and Scott recently constructed efficiently-computable endomorphisms for a large family of elliptic curves defined over Fq2 and showed, in the case where q is prime, that the Gallant-Lambert-Vanstone point multiplication method for these curves is significantly faster than point multiplication for general elliptic curves over prime fields. In this paper, we investigate the potential benefits of using Galbraith-Lin-Scott elliptic curves in the case where q is a power of 2. The analysis differs from the q prime case because of several factors, including the availability of the point halving strategy for elliptic curves over binary fields. Our analysis and implementations show that Galbraith-Lin-Scott offers significant acceleration for curves over binary fields, in both doubling- and halving-based approaches. Experimentally, the acceleration surpasses that reported for prime fields (for the platform in common), a somewhat counterintuitive result given the relative costs of point addition and doubling in each case. 1.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,279 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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