論文の概要: OptHQC: Optimize HQC for High-Performance Post-Quantum Cryptography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12904v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 01:07:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.492431
• Title: OptHQC: Optimize HQC for High-Performance Post-Quantum Cryptography
• Title（参考訳）: OptHQC:高性能ポスト量子暗号のためのHQCの最適化
• Authors: Ben Dong, Hui Feng, Qian Wang,
• Abstract要約: 本稿では,高性能な暗号処理を実現するためのHQCスキームの最適化実装であるOpsHQCを提案する。 提案手法はHQCの各計算ブロックを網羅的に解析し,鍵生成,暗号化,計算の3段階にまたがって最適化を行う。 全体として、OptHQCはCPU上のHQC実装よりも平均55%のスピードアップを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.281697362177691
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As post-quantum cryptography (PQC) becomes increasingly critical for securing future communication systems, the performance overhead introduced by quantum-resistant algorithms presents a major computing challenge. HQC (Hamming Quasi-Cyclic) is a newly standardized code-based PQC scheme designed to replace classical key exchange methods. In this paper, we propose OptHQC, an optimized implementation of the HQC scheme to deliver high-performance cryptographic operations. Our approach provides a comprehensive analysis of each computational blocks in HQC and introduces optimizations across all three stages: key generation, encryption, and decryption. We first exploit data-level sparsity in vector multiplication to accelerate polynomial operations during vector generation. We then leverage instruction-level acceleration (e.g., AVX2) in hash computation to further improve performance. Last, we transform multiplication into lookup table indexing and optimize memory access patterns in syndrome computation and error vector recovery, which are the most computationally intensive operations in HQC. Overall, OptHQC achieves an average 55% speedup over the reference HQC implementation on CPU.
• Abstract（参考訳）: 量子後暗号(PQC)が将来的な通信システムを確保する上でますます重要になっているため、量子耐性アルゴリズムによってもたらされる性能オーバーヘッドは、大きなコンピューティング上の課題である。 HQC (Hamming Quasi-Cyclic) は、従来の鍵交換方式を置き換えるために設計されたコードベースのPQCスキームである。 本稿では,高性能な暗号処理を実現するためのHQCスキームの最適化実装であるOpsHQCを提案する。 提案手法では,HQCの各計算ブロックを網羅的に解析し,鍵生成,暗号化,復号化の3段階にまたがって最適化を行う。 まずベクトル乗算におけるデータレベルの空間性を利用してベクトル生成時の多項式演算を高速化する。 次に、ハッシュ計算における命令レベルの加速度(例えば、AVX2)を活用して、パフォーマンスをさらに向上する。 最後に、乗算をルックアップテーブルインデックスに変換し、シンドローム計算とエラーベクトル回復におけるメモリアクセスパターンを最適化する。 全体として、OptHQCはCPU上のHQC実装よりも平均55%のスピードアップを実現している。

関連論文リスト

• Fast correlated decoding of transversal logical algorithms [67.01652927671279]
  大規模計算には量子エラー補正(QEC)が必要であるが、かなりのリソースオーバーヘッドが発生する。 近年の進歩により、論理ゲートからなるアルゴリズムにおいて論理キュービットを共同で復号化することにより、症候群抽出ラウンドの数を削減できることが示されている。 ここでは、回路を介して伝播する関連する論理演算子製品を直接復号することで、回路の復号化の問題を修正する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-19T18:00:00Z)
• Complexity of Post-Quantum Cryptography in Embedded Systems and Its Optimization Strategies [2.821324092673655]
  NIST(National Institute of Standards and Technology)は、ポスト量子暗号(PQC)アルゴリズムの標準化プロセスを開始した。 本稿ではまず,組込みシステムにおけるポスト量子暗号(PQC)のハードウェア複雑性を包括的に解析する。 これらの課題に対処するために、パイプライニング、並列化、高レベル合成などの最適化戦略について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-18T08:02:13Z)
• gECC: A GPU-based high-throughput framework for Elliptic Curve Cryptography [15.39096542261856]
  Elliptic Curve Cryptography (ECC)は、Rivest-Shamir-Adleman (RSA)のような従来の技術に匹敵するセキュリティを提供する暗号化手法である。 ECCは、楕円曲線(EC)操作に関連する大きな性能上のオーバーヘッドによって、いまだに妨げられている。 本稿では,GPUアーキテクチャ向けに最適化されたECCのための汎用フレームワークであるgECCを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-22T01:50:50Z)
• Implementing Semiclassical Szegedy Walks in Classical-Quantum Circuits for Homomorphic Encryption [0.0]
  量子ホモモルフィック暗号化(QHE)は、基礎となる情報を明らかにすることなく、量子データのセキュアな計算を容易にする新興技術である。 我々は、古典量子回路を通してQHEスキームを解釈し、効率を向上し、鍵計算に関連する以前の制限に対処する。 提案手法は,シミュレーション中に鍵をリアルタイムに計算することで指数的鍵準備の必要性を排除し,古典的に制御されたゲートの線形複雑化につながる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T20:50:48Z)
• Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization [59.3122859349777]
  我々のアルゴリズムは、AQLMと呼ばれ、情報検索のための古典的な加算量子化(AQ)アプローチを一般化する。 トークン生成のためのAQLMの高速GPUおよびCPU実装を提供しており、最適化されたFP16実装を高速にマッチングまたは性能良くすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T18:54:44Z)
• Efficient Hardware Implementation of Constant Time Sampling for HQC [2.5234156040689237]
  HQCは、NISTのポスト量子暗号標準化プロセスの最終ラウンドにおける、コードベースのファイナリストの1つである。 HQCにおけるハードウェアの効率的な実装とセキュリティに関して重要な計算カーネルは、乱数を引き出すのに使用されるサンプリング方法である。 セキュリティの臨界により、最近、サイドチャネル攻撃に対する堅牢性を高めるためにサンプリングアルゴリズムが更新された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T14:57:48Z)
• Automatic and effective discovery of quantum kernels [41.61572387137452]
  量子コンピューティングは、カーネルマシンが量子カーネルを利用してデータ間の類似度を表現できるようにすることで、機械学習モデルを強化することができる。 本稿では,ニューラルアーキテクチャ検索やAutoMLと同じような最適化手法を用いて,この問題に対するアプローチを提案する。 その結果、高エネルギー物理問題に対する我々のアプローチを検証した結果、最良のシナリオでは、手動設計のアプローチに関して、テストの精度を一致または改善できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T16:42:14Z)
• Gradient Coding with Dynamic Clustering for Straggler Mitigation [57.9123881133818]
  GC-DCは、前回のイテレーションにおけるストラグラーの振る舞いに基づいて、各クラスタ内のストラグラーワーカ数を規制する。 本稿では,GC-DCが従来のGC方式に比べて通信負荷を増大させることなく,各イテレーションの平均完了時間(各イテレーション)を大幅に改善できることを数値的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T18:52:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。