该研究关注嵌入式后量子密码(PQC)实现中的性能优化层次问题。此前学术界与工业界的相关工作主要聚焦于指令级优化,例如算术内核改进、汇编级调优、寄存器分配以及指令调度,其中 SLOTHY 超级优化器生成的 ML-KEM 实现代表了当前较先进的基线水平。本文的核心问题是:在算术内核已被高度优化之后,是否还存在可观的、来自系统层面的性能提升空间?作者以 Arm Cortex-M7 平台上的 ML-KEM(模块格基密钥封装机制)为案例,系统性地考察了内存层次结构的利用方式、紧耦合内存(TCM)的代码与数据放置、外设集成、时钟与总线配置,以及确定性公共数据的复用策略。实验以最先进的 SLOTHY 优化实现为起点,覆盖 ML-KEM 全部三组参数集。结果表明,在不修改密码算法本身、也不改动任何标准化线格式(wire format)的前提下,不带辅助公共状态的优化配置最多可减少约 2.5% 的周期数;而选定的公共数据复用配置可将封装(encapsulation)与解封装(decapsulation)的周期数分别最多降低 74.6% 和 58.8%。作者据此提出一种两阶段方法论:第一阶段优化算术内核,第二阶段审视并优化内核周边的执行系统。该工作的主要贡献在于量化证明了算术内核优化之后仍存在显著的部署收益,并把系统级因素(内存布局、时钟、外设、公共数据管理)纳入 PQC 嵌入式实现的评估范畴。适合嵌入式密码实现工程师、PQC 移植与性能调优团队,以及关注 MCU 侧信道与安全评估的研究人员阅读。
💡 推荐理由: 嵌入式 MCU 是 PQC 迁移中最受限的场景。该工作说明在算法内核优化之外,系统层(内存层次、TCM 放置、时钟配置、公共数据复用)仍能带来数量级的性能差异,直接影响 ML-KEM 在 Cortex-M 上的可行性与整体安全评估范围。
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