Further Optimizations of CSIDH: A Systematic Approach to Efficient Strategies, Permutations, and Bound Vectors.
Notice bibliographique
Résumé
CSIDH is a recent post-quantum key establishment protocol based on constructing isogenies between supersingular elliptic curves. Several recent works give constant-time implementations of CSIDH along with some optimizations of the ideal class group action evaluation algorithm, including the SIMBA technique of Meyer et al. and the “two-point method” of Onuki et al. A recent work of Cervantes-Vazquez et al. details a number of improvements to the works of Meyer et al. and Onuki et al. Several of these optimizations—in particular, the choice of ordering of the primes, the choice of SIMBA partition and strategies, and the choice of bound vector which defines the secret keyspace—have been made in an ad hoc fashion, and so while they yield performance improvements it has not been clear whether these choices could be improved upon, or how to do so. In this work we present a framework for improving these optimizations using (respectively) linear programming, dynamic programming, and convex programming techniques. Our framework is applicable to any CSIDH security level, to all currently-proposed paradigms for computing the class group action, and to any choice of model for the underlying curves. Using our framework we find improved parameter sets for the two major methods of computing the group action: in the case of the implementation of Meyer et al. we obtain a 13.04% speedup without applying the further optimizations proposed by Cervantes-Vazquez et al., while for that of Cervantes-Vazquez et al. under the two-point method we obtain a speedup of 5.23%, giving the fastest constant-time implementation of CSIDH to date.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».