Comparison analysis and efficient implementation of reconciliation-based RLWE key exchange protocol
Comparison analysis and efficient implementation of reconciliation-based RLWE key exchange protocol
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基于协调的RLWE密钥交换协议对比分析及高效实现
DOI：
10.1504/ijhpcn.2019.10018687
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发表时间：
2019-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jiqiang liu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xinwei Gao;Jintai Ding;Saraswathy RV;Lin Li;Jiqiang liu
错误协调是基于错误学习（LWE）和基于环LWE（RLWE）结构的重要技术。本文对两个基于错误协调的RLWE密钥交换协议进行了比较分析：Ding等人在2012年（DING 12）和Bos等人在2015年（BCNS 15）。本文以它们为例，阐述了错误协调的核心思想、在RLWE问题上建立密钥交换、实现和实际性能，并对它们进行了全面的比较。我们还分析了LWE密钥交换“Frodo”，它使用了BCNS 15中改进的错误协调机制。据我们所知，我们的工作是第一个为DING 12提供至少128位经典（80位量子）和256位经典（> 200位量子）安全参数选择的高效可移植C/C++实现。基准测试表明，我们的高效实现比BCNS 15快11倍，并且在四年的中档CPU上执行一次密钥交换仅花费0.07 ms。错误协调比BCNS 15快1.57倍。
Error reconciliation is an important technique for learning with error (LWE) and ring-LWE (RLWE)-based constructions. In this paper, we present a comparison analysis on two error reconciliation-based RLWE key exchange protocols: Ding et al. in 2012 (DING12) and Bos et al. in 2015 (BCNS15). We take them as examples to explain the core idea of error reconciliation, building key exchange over RLWE problem, implementation and real-world performance, and compare them comprehensively. We also analyse a LWE key exchange 'Frodo' that uses an improved error reconciliation mechanism in BCNS15. To the best of our knowledge, our work is the first to present at least 128-bit classic (80-bit quantum) and 256-bit classic (> 200-bit quantum) secure parameter choices for DING12 with efficient portable C/C++ implementations. Benchmark shows that our efficient implementation is 11× faster than BCNS15 and one key exchange execution only costs 0.07 ms on a four-year-old middle range CPU. Error reconciliation is 1.57× faster than BCNS15.
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DOI：
10.3934/amc.2013.7.187
发表时间：
2013-05
期刊：
Adv. Math. Commun.
影响因子：
--
作者：
S. González;Llorenç Huguet i Rotger;C. Martínez;Hugo Villafañe
通讯作者：
S. González;Llorenç Huguet i Rotger;C. Martínez;Hugo Villafañe
DOI：
10.1504/ijhpcn.2016.10001339
发表时间：
2016
期刊：
Int. J. High Perform. Comput. Netw.
影响因子：
--
作者：
Zongmin Cui;Guangyong Gao;Cai-xue Zhou;Jing Yu;Anyuan Deng;Changshou Deng
通讯作者：
Zongmin Cui;Guangyong Gao;Cai-xue Zhou;Jing Yu;Anyuan Deng;Changshou Deng
DOI：
10.1007/s12652-013-0181-z
发表时间：
2013-04
影响因子：
--
作者：
Pietro Albano;Andrea Bruno;B. Carpentieri;Aniello Castiglione;Arcangelo Castiglione;F. Palmieri;Raffaele Pizzolante;Kangbin Yim;I. You
通讯作者：
Pietro Albano;Andrea Bruno;B. Carpentieri;Aniello Castiglione;Arcangelo Castiglione;F. Palmieri;Raffaele Pizzolante;Kangbin Yim;I. You
影响因子：
3.7
作者：
Zhe Liu;J. Großschädl;Zhi Hu;K. Järvinen;Husen Wang;I. Verbauwhede
通讯作者：
Zhe Liu;J. Großschädl;Zhi Hu;K. Järvinen;Husen Wang;I. Verbauwhede
DOI：
10.1504/ijhpcn.2017.10005146
发表时间：
2017-05
期刊：
Int. J. High Perform. Comput. Netw.
影响因子：
--
作者：
Jianhong Zhang;Xubing Zhao;Weina Zhen
通讯作者：
Jianhong Zhang;Xubing Zhao;Weina Zhen