The migration to post-quantum cryptography is urgent for Internet of Things devices with 10--20 year lifespans, yet no systematic benchmarks exist for the finalised NIST standards on the most constrained 32-bit processor class. This paper presents the first isolated algorithm-level benchmarks of ML-KEM (FIPS 203) and ML-DSA (FIPS 204) on ARM Cortex-M0+, measured on the RP2040 (Raspberry Pi Pico) at 133 MHz with 264 KB SRAM. Using PQClean reference C implementations, we measure all three security levels of ML-KEM (512/768/1024) and ML-DSA (44/65/87) across key generation, encapsulation/signing, and decapsulation/verification. ML-KEM-512 completes a full key exchange in 35.7 ms with an estimated energy cost of 2.83 mJ (datasheet power model)--17x faster than a complete ECDH P-256 key agreement on the same hardware. ML-DSA signing exhibits high latency variance due to rejection sampling (coefficient of variation 66--73%, 99th-percentile up to 1,125 ms for ML-DSA-87). The M0+ incurs only a 1.8--1.9x slowdown relative to published Cortex-M4 reference C results (compiled with -O3 versus our -Os), despite lacking 64-bit multiply, DSP, and SIMD instructions--making this a conservative upper bound on the microarchitectural penalty. All code, data, and scripts are released as an open-source benchmark suite for reproducibility.


翻译:对于使用寿命长达10-20年的物联网设备而言,向后量子密码学迁移迫在眉睫,然而在最受限的32位处理器类别上,至今尚无针对最终确定的NIST标准的系统化基准测试。本文首次在ARM Cortex-M0+上,基于RP2040(树莓派Pico,主频133 MHz,264 KB SRAM)对ML-KEM(FIPS 203)和ML-DSA(FIPS 204)进行了独立的算法级基准测试。我们采用PQClean参考C语言实现,测量了ML-KEM(512/768/1024)和ML-DSA(44/65/87)在所有三个安全级别下的密钥生成、封装/签名和解封装/验证性能。ML-KEM-512可在35.7毫秒内完成完整密钥交换,预估能耗为2.83毫焦(基于数据手册功率模型)——比同一硬件上完整的ECDH P-256密钥协商快17倍。ML-DSA签名因拒绝采样而呈现高延迟变异(变异系数66%至73%,ML-DSA-87的99百分位延迟高达1,125毫秒)。尽管缺少64位乘法器、DSP和SIMD指令,M0+相较于已发表的Cortex-M4参考C结果(编译时使用-O3,而我们使用-Os)仅存在1.8至1.9倍的性能下降——这构成了微架构性能损失的保守上界。所有代码、数据和脚本均作为开源基准测试套件发布,以确保可复现性。

0
下载
关闭预览

相关内容

美国NIST正式发布首批3项后量子加密标准
专知会员服务
14+阅读 · 2024年8月19日
《物联网参考体系结构》国家标准
专知会员服务
30+阅读 · 2024年6月22日
《人工智能芯片基准测试评估方法》行业标准
专知会员服务
87+阅读 · 2022年2月20日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年2月26日
【GNN】MPNN:消息传递神经网络
深度学习自然语言处理
17+阅读 · 2020年4月11日
谷歌EfficientNet缩放模型,PyTorch实现登热榜
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2019年6月4日
5GAA:C-V2X和DSRC的性能对比分析报告
智能交通技术
11+阅读 · 2019年3月8日
干货 | 循环神经网络(RNN)和LSTM初学者指南
THU数据派
15+阅读 · 2019年1月25日
【PHM】NIST:PHM制造工艺流程技术和指标路线图
产业智能官
11+阅读 · 2019年1月13日
前沿 | 简述脉冲神经网络SNN:下一代神经网络
机器之心
39+阅读 · 2018年1月13日
干货|从LSTM到Seq2Seq
全球人工智能
15+阅读 · 2018年1月9日
深度学习基础之LSTM
全球人工智能
29+阅读 · 2017年12月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
3+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关VIP内容
相关资讯
【GNN】MPNN:消息传递神经网络
深度学习自然语言处理
17+阅读 · 2020年4月11日
谷歌EfficientNet缩放模型,PyTorch实现登热榜
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2019年6月4日
5GAA:C-V2X和DSRC的性能对比分析报告
智能交通技术
11+阅读 · 2019年3月8日
干货 | 循环神经网络(RNN)和LSTM初学者指南
THU数据派
15+阅读 · 2019年1月25日
【PHM】NIST:PHM制造工艺流程技术和指标路线图
产业智能官
11+阅读 · 2019年1月13日
前沿 | 简述脉冲神经网络SNN:下一代神经网络
机器之心
39+阅读 · 2018年1月13日
干货|从LSTM到Seq2Seq
全球人工智能
15+阅读 · 2018年1月9日
深度学习基础之LSTM
全球人工智能
29+阅读 · 2017年12月18日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员