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Giant Footprint Sharing: A Memory-Efficient Decryption Implementation for Classic McEliece
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PRE
AI
DOI：10.1587/transfun.2025CIP0010.png)
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摘要
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经典McEliece作为NIST后量子密码标准化候选方案已引起关注。然而，其解密算法对计算资源需求较高，使其不适用于资源受限设备。本文提出了一种名为“巨足迹共享”的新实现方法，用于减少Classic McEliece解密过程中的内存占用。解密算法需在内存中处理大量由密钥计算得到的中间变量。“巨足迹共享”识别其中最大的变量，并分配一个内存共享结构来存储它，从而在不考虑实现平台的情况下减少整体内存大小。该方法还可与现有加速技术（如快速傅里叶变换）结合使用。我们在Arm Cortex-M33 CPU上对采用“巨足迹共享”的Classic McEliece进行了评估，结果表明相比Chen等人（TCHES 2021）提出的快速实现方案，内存占用最多减少46%，且计算时间无明显增加。大量实验进一步表明，“巨足迹共享”在编译器优化时能保持恒定的内存大小，并在内存占用与计算时间之间实现了最优平衡。该方法适用于任何包含大规模矩阵计算且各变量生命周期有限的方案。
Keyword:
post-quantum cryptography
Classic McEliece
cryptographic implementation
memory-efficient implementation
time-efficient implemen-tation
期刊
IF:
0.4
论文数:
211
被引数:
1.3K
机构
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