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차세대 공개키 암호 고속 연산을 위한 RISC-V 프로세서 상에서의 확장 가능한 최적 곱셈 구현 기법
Optimized Implementation of Scalable Multi-Precision Multiplication Method on RISC-V Processor for High-Speed Computation of Post-Quantum Cryptography 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.31 no.3, 2021년, pp.473 - 480  

서화정 (한성대학교) ,  권혁동 (한성대학교) ,  장경배 (한성대학교) ,  김현준 (한성대학교)

초록
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차세대 공개키 암호 고속 연산을 위해서는 목표로 하는 컴퓨터 프로세서의 구조를 활용하여 암호화 기본 연산을 최적화 구현하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 RISC-V 프로세서 상에서 차세대 공개키 암호 고속 연산을 위해 핵심 곱셈기 연산을 최적화 구현하는 기법을 제안한다. 특히 RISC-V 프로세서의 기본 연산자를 열 기반 곱셈기 연산알고리즘에 맞추어 최적 구현해봄으로서 이전 연구와 비교 시 256-비트 곱셈의 경우 약 19% 그리고 512-비트 곱셈의 경우 약 8%의 성능 향상을 RISC-V 프로세서 상에서 달성하였다. 마지막으로 RISC-V 프로세서에서 추가적으로 제공되면 곱셈 연산 성능 향상에 도움이 될 수 있는 확장 명령어 셋에 대해서도 확인해 보도록 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

To achieve the high-speed implementation of post-quantum cryptography, primitive operations should be tailored to the architecture of the target processor. In this paper, we present the optimized implementation of multiplier operation on RISC-V processor for post-quantum cryptography. Particularly, ...

주제어

표/그림 (9)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 RISC-V 상에서의 차세대 공개키 암호의 고속 구현을 위해 필요한 곱셈기 연산자를 최적 구현하였다. 이를 통해 기본적인 RISC-V 프로세서 상에서의 차세대 공개키 암호 및 현대 공개키 암호 구현 연산 성능을 개선할 수 있었다.
  • 본 논문에서는 차세대 공개키 암호의 핵심 연산인 곱셈기 연산을 RISC-V 프로세서의 기본 연산자를 통해 최적화 구현한 결과를 제시한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.

가설 설정

  • 본 연구에서는 기본적인 곱셈의 단위를 64-비트로 정하여서 구현하였다. 그 이유는 최신에 발표되고 있는 Intel과 ARM 프로세서 상에서도 기본적인 곱셈 연산 단위로 64-비트를 채택하고 있으며 차세대 공개키 암호와 현대 공개키 암호에서도 64-비트의 배수 형식으로 파라미터에 대한 곱셈 연산이 수행되고 있기 때문이다.
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참고문헌 (14)

  1. K. Asanovic, and A. Waterman, "The RISC-V Instruction Set Manual. In Privileged Architecture," RISC-V Foundation, 2(1), pp. 1-91, May. 2017. 

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  8. H. Seo, Z. Liu, P. Longa, and Z. Hu, "SIDH on ARM: faster modular multiplications for faster post-quantum supersingular isogeny key exchange," IACR Transactions on Cryptographic Hardware and Embedded Systems, pp. 1-20, Aug. 2018. 

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  14. H. Seo, "Memory efficient implementation of modular multiplication for 32-bit ARM Cortex-M4," Applied Sciences, 10(4), pp. 1539, 2020. 

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