This paper describes a constant-time lattice encoder for the National Institute of Standards and Technology (NIST) recommended post-quantum encryption algorithm: Kyber. The first main contribution of this paper is to refine the analysis of Kyber decoding noise and prove that Kyber decoding noise can be bounded by a sphere. This result shows that the Kyber encoding problem is essentially a sphere packing in a hypercube. The original Kyber encoder uses the integer lattice for sphere packing purposes, which is far from optimal. Our second main contribution is to construct optimal lattice codes to ensure denser packing and a lower decryption failure rate (DFR). Given the same ciphertext size as the original Kyber, the proposed lattice encoder enjoys a larger decoding radius, and is able to encode much more information bits. This way we achieve a decrease of the communication cost by up to 32.6%, and a reduction of the DFR by a factor of up to 2^{85}. Given the same plaintext size as the original Kyber, e.g., 256 bits, we propose a bit-interleaved coded modulation (BICM) approach, which combines a BCH code and the proposed lattice encoder. The proposed BICM scheme significantly reduces the DFR of Kyber, thus enabling further compression of the ciphertext. Compared with the original Kyber encoder, the communication cost is reduced by 24.49%, while the DFR is decreased by a factor of 2^{39}. The proposed encoding scheme is a constant-time algorithm, thus resistant against the timing side-channel attacks.


翻译:本文描述了一种针对美国国家标准与技术研究院(NIST)推荐后量子加密算法Kyber的常数时间格编码器。本文的第一个主要贡献是改进了Kyber解码噪声的分析,并证明Kyber解码噪声可由一个球体界定。该结果表明Kyber编码问题本质上是超立方体内的球体堆积。原始Kyber编码器使用整数格进行球体堆积,远非最优解。我们的第二个主要贡献是构造最优格编码以确保更密集的堆积和更低的解密失败率(DFR)。在保持与原始Kyber相同密文大小的前提下,所提出的格编码器具有更大的解码半径,能够编码更多的信息比特。通过这种方式,我们实现了通信成本最高降低32.6%,同时DFR最多降低2^{85}倍。在保持与原始Kyber相同明文大小(例如256比特)的条件下,我们提出了一种比特交织编码调制(BICM)方法,该方法结合了BCH码与所提出的格编码器。所提出的BICM方案显著降低了Kyber的DFR,从而实现了密文的进一步压缩。与原始Kyber编码器相比,通信成本降低了24.49%,而DFR降低了2^{39}倍。所提出的编码方案为常数时间算法,因此能够抵抗时序侧信道攻击。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+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
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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月25日
Arxiv
11+阅读 · 2022年10月8日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月28日
VIP会员
最新内容
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
8+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+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
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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员