Memory-Efficient Random Order Exponentiation Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Randomizing the execution of the sequence of operations in an algorithm is one of the most frequently considered solutions to improve the security of cryptographic implementations against sidechannel analysis. Such an algorithm for public-key cryptography was introduced by Tunstall at ACISP, 2009. In his right-to-left m-ary exponentiation algorithm, the radix-m digits of the exponent are treated in somewhat random order. This randomized solution will inhibit attacks that allow operations to be distinguished from one acquisition. In this article, we present a memory-efficient variant of Tunstall's random-order exponentiation algorithm, making it applicable to modular exponentiations in (Z/NZ)* (for instance, the RSA cryptosystem). The proposed algorithm requires only (m+1) memory registers instead of (m+r), where r > m as recommended in Tunstall's algorithm. Namely, the proposed algorithm saves about half the memory registers. Our analysis shows that our algorithm can be used as a supplement in order to defeat statistical side-channel analysis attacks, especially recent collision-correlation power analysis in the horizontal setting. Last but not least, we present a random order binary implementation, which is the first right-to-left binary implementation resisting attacks in the horizontal setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».