Description
Les couplages interviennent dans des protocoles cryptographiques de plus en plus nombreux tel que le chiffrement basé sur l'identité ou la signature courte. Dès lors, fournir une implémentation efficace des couplages cryptographique pour un grand nombre de supports, et plus spécialement les systèmes embarqués, devient un chalenge intéressant. Nous présentons une nouvel méthode pour concevoir des accélérateurs matériels compacts pour le cacul du couplage de Tate sur des courbes supersingulières de petite caractéristique. Du fait de leur degré de plongement (embedding degree) limité, ces courbes ne sont généralement pas utilisées pour atteindre la sécurité standard de 128 bits. En effet, la taille du corps fini de définition d'une courbe à ce niveau de sécurité est très grande. Afin de palier cet effet, nous considérons des courbes supersingulières définies sur des corps finis de de degré d'extension modérément composé ($\F{p}{nm}$ avec $n$ «petit» et $m$ premier). Ces courbes deviennent alors vulnérables aux attaques basées sur la descente de Weil mais une analyse fine de celles-ci nous permet de montrer que leur impact reste limité et que nous pouvons maintenir la sécurité au-dessus de 128 bits.<br/> Nous appliquons alors cette méthode à une courbe supersingulière définie sur $\F{3}{5\cdot97}$ et décrivons ainsi une implémentation FPGA d'un accélérateur pour le calcul de couplage à 128 bits de sécurité. Sur FPGA de gamme moyenne (Xilinx Virtex-4 FPGA), cet accélérateur cacule le couplage en 2.2 ms sur une surface limitée à 4755 slices.
Prochains exposés
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Key Attack on the ACDGV Matrix Encryption Scheme
Orateur : Anmoal Porwal - Technical University of Munich
I will present our key-recovery attack on the ACDGV public-key encryption scheme proposed at ASIACRYPT 2024 by Aragon, Couvreur, Dyseryn, Gaborit, and Vinçotte. The secret key is a Gabidulin code hidden by appending random rows and columns and by left- and right-multiplication with invertible matrices. Our attack exploits the resulting algebraic structure to recover an equivalent secret key. It[…]-
Cryptography
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Asymmetric primitive
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Module Learning With Errors and Structured Extrapolated Dihedral Cosets
Orateur : Jinwei Zheng - Télécom Paris
The Module Learning With Errors (MLWE) problem is the fundamental hardness assumption underlying the key encapsulation and signature schemes ML-KEM and ML-DSA, which have been selected by NIST for post-quantum cryptography standardization. Understanding its quantum hardness is crucial for assessing the security of these standardized schemes. Inspired by the equivalence between LWE and[…]-
Cryptography
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