System-Level Optimization Beyond Cryptographic Kernels: An ML-KEM Case Study on Arm Cortex-M7
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
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该论文研究的是侧信道评估中一个长期被忽视的统计方法论问题:评估人员通常在数据采集仍在进行时就反复查看泄漏检测结果(peeking),并据此决定延长或提前终止采集。这类“边采边看”的监控式决策规则,使经典的固定样本量检验(如阈值 |t|>4.
该论文研究混合密钥建立(hybrid key establishment)在缺少握手上下文认证时的降级风险。混合方案同时运行一个后量子 KEM(当前标准化的 ML-KEM)与一个经典 Diffie-Hellman 原语,使得只要其中任一组件
该论文研究 ML-KEM-768(即 FIPS 203 标准化的 Kyber 密钥封装)在诚实解封装条件下失败概率上界的严格认证问题。ML-KEM 的安全性论证长期依赖一个启发式结论:解封装失败率约为 2^-164 量级,但近期的形式化评估
本文提出并实施了一套面向后量子密码学(PQC)标准 ML-KEM 的跨实现可复现性验证协议,旨在解决加密标准独立实现之间已知答案测试(KAT)一致性验证中因语料、版本、公共接口、排除规则和证据记录不一致而导致的验证结论不可靠问题。作者设计了
该论文提出了一种面向药物警戒系统的后量子安全数据管道教育原型。药物警戒系统处理包括不良事件报告和临床观察在内的敏感医疗数据。随着量子计算的发展,RSA和椭圆曲线密码等经典公钥系统可能变得脆弱,对需要长期保密的医疗数据构成威胁。该原型采用ML
本文提出了一种针对基于2-power cyclotomic环的模块格密码系统的概率多项式时间量子攻击。攻击的核心创新在于利用扩域链Q⊂Q(ζ_8)⊂⋯⊂Q(ζ_{2^k})对主理想问题(PIP)进行塔式分解,将高维格上的困难问题转化为低维子
本文是'模格安全性'系列论文的第三部分,聚焦于分圆域Q(ζ_{2^k})的对数单位格上的结构化最近向量问题(CVP)距离。论文首先证明了从随机短环元素到对数单位格的L^2 CVP距离渐近收敛到(π/(2√6))√n,其中n=2^{k-1}。
论文提出了一种混合形式化验证方法,结合高层演绎推理和电路级推理,用于高度优化的加密汇编代码。该方法在 EasyCrypt 证明助手中扩展实现,通过使用等价性检查将安全保障传播到同一计算的不同优化或不同架构的实现中,从而降低低级别函数的证明工