Faster Complete Addition Laws for Montgomery Curves
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Notice bibliographique
Résumé
An addition law for an elliptic curve is complete if it is defined for all possible pairs of input points on the elliptic curve. In Elliptic Curve Cryptography (ECC), a complete addition law provides a natural protection against side-channel attacks which are based on Simple Power Analysis (SPA). Montgomery curves are a specific family of elliptic curves that play a crucial role in ECC because of its well-known Montgomery ladder, particularly in the Elliptic Curve Diffie-Hellman Key Exchange (ECDHKE) protocol and the Elliptic Curve factorization Method (ECM). However, the complete addition law for Montgomery curves, as stated in the literature, has a computational cost of 14M+ 2D, where M,D denote the costs of a field multiplication and a field multiplication by a constant, respectively. The lack of a competitive complete addition law has led implementers towards twisted Edwards curves, which offer a complete addition law at a lower cost of 8M+ 1D for appropriately chosen curve constants.In this paper, we introduce extended Montgomery coordinates as a novel representation for points on Montgomery curves. This coordinate system enables us to define birational multiplication-free maps between the extended twisted Edwards coordinates and extended Montgomery coordinates. Using this map, we can transfer the complete addition laws from twisted Edwards curves to Montgomery curves without incurring additional multiplications or squarings. In addition, we employ a technique known as scaling to refine the addition laws for twisted Edwards curves, which results in having i) Complete addition laws with the costs varying between 8M+1D and 9M+1D for a broader range of twisted Edwards curves, ii) Incomplete addition laws for twisted Edwards curves with the cost of 8M. Consequently, by leveraging our birational multiplication-free maps, we present complete addition laws for Montgomery curves with the cost of 8M+1D. This shows a significant improvement for complete addition law for Montgomery curves by reducing the computational cost by 6M+ 1D. This improvement makes Montgomery curves a more attractive option for applications where an efficient complete addition law is essential.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle