유한체의 H/W 구현에는 정규기저를 사용하는 것이 효과적이며, 특히 최적 정규기저를 갖는 유한체의 H/W 구현이 가장 효율적이다. 타입 I 최적 정규기저를 갖는 유한체 $GF(2^m)$은 m 이 짝수이기 때문에 어떤 암호계에는 응용되지 못하는 단점이 있다. 그러나 타입 II 최적 정규기저를 갖는 유한체의 경우는 NIST에서 제안한 ECDSA 의 권장 커브가 주어진 $GF(2^{233})$이 타입 II 최적 정규 기저를 갖는 등 여러 응용분야에 적용 되므로, 이에 대한 효율적인 구현에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 타입 II 최적 정규기저를 갖는 유한체 $GF(2^m)$의 연산을 정규기저를 이용하여 표현하여 확대체 $GF(2^{2m})$의 원소로 표현하여 연산을 하는 새로운 비트-병렬 곱셈기를 제안하였으며, 기존의 가장 효율적인 곱셈기들보다 블록 구성방법이 용이하며, XOR gate 수가 적은 저 복잡도 곱셈기이다.
유한체의 H/W 구현에는 정규기저를 사용하는 것이 효과적이며, 특히 최적 정규기저를 갖는 유한체의 H/W구현이 가장 효율적이다. 타입 I 최적 정규기저를 갖는 유한체 GF($2^m$)은 m이 짝수이므로 암호학적으로 응용되지 못하는 단점이 있다. 그러나 타입 II 최적 정규기저를 갖는 유한체의 경우는 NIST에서 제안한 ECDSA의 권장 커브 중 GF($2^{233}$)위에 주어진 것이 있으며, 이 유한체가 타입 II 최적 정규기저를 갖는 등 여러 응용분야에 적용 되는바 효율적인 구현에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 타입 II 최적 정규기저를 갖는 유한체 GF($2^m$)의 연산을 정규기저로 표현하여 확대체 GF($2^{2m}$)의 원소로 나타내어 연산을 하는 새로운 병렬곱셈 연산기를 제안하였으며, 제안한 연산기는 기존의 가장 효율적인 결과들과 동일한 공간 및 시간 복잡도를 갖는 효율적인 연산기이다.
지수의 signed digit representation을 사용하여 타입 II 최적정규기저에 의해 결정되는 $GF(2^n)$상의 효율적인 지수승 알고리즘을 제안한다. 제안하는 signed digit representation은 $GF(2^n)$에서 non-adjacent form(NAF)를 사용한다. 일반적으로 signed digit representation은 정규기저가 주어진 경우 사용하기 어렵다. 이는 정규 원소의 역원연산이 상당한 지연시간을 갖기 때문이다. 반면에 signed digit representation은 다항식 기저를 이용한 체에 쉽게 적용가능하다. 하지만 본 논문의 결과는 타입 II 최적정규기저(optimal normal basis, ONB), 라는 특별한 정규 기저가 지수의 signed digit representation을 이용한 효율적인 지수승 연산에 이용될 수 있음을 보인다.
최적정규기저(Optimal Normal Basis)를 이용한 $GF(2^m)$상의 곱셈은 ECC(Elliptic Curve Cryptosystems: 타원곡선 암호시스템) 및 유한체 산술 연산의 하드웨어 구현에 적합하다는 것은 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 최적정규기저의 하드웨어적 장점을 이용하여 합성체(Composit Field)상의 곱셈기를 제안하며, 기존에 제안된 합성체상의 곱셈기와 비교 및 분석한다. 제안된 곱셈기는 최적정규기저 타입 I, II의 대칭성과 가수의 중복성을 이용한 열벡터의 재배열에 따른 XOR 연산의 재사용으로 낮은 하드웨어 복잡도와 작은 지연시간을 가진다.
유한체 연산은 부호이론과 암호학에 널리 쓰이고 있으므로, 유한체 연산의 복잡도를 낮출 수 있는 연산기가 절실하게 필요하다. 그런데 연산기의 복잡도는 유한체의 원소를 표현하는 방법에 달려있다. 복잡도를 줄이기 위해서, 지금까지 알려진 원소를 표현하는 가장 좋은 방법이 최적정규기저를 사용하는 것이다. 본 논문에서는 최적정규기저로 표현된 원소의 곱셈시에 구축되는 곱셈행렬의 1의 개수를 최소화하는 알고리즘을 개발하여 시간과 공간을 최소화하는 곱셈기를 제안하고자 한다.
최근들어 타원곡선 암호법(ECC)이 RSA암호법을 대체할 것으로 기대되면서ECC의 연산속도를 결정하는 중요한 요소인 유한체의 연산 속도에 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 Modified 최적 정규 기저의 성질 규명과 GF(q)(q=2$^{k}$ , k=8또는 16)위에서 GF(q$^{m}$ )(m: 홀수)의 Mofdified trinomial 기가 존재하는 m들을 제시하고, GF(r$^{n}$ )위에서 GF(r$^{nm}$ )dml Modified 최적 정규기저와 Modified trinomial 기저를 이용한 연산의 회수와 각 기저를 이용한 연산의 회수와 각 기저를 이용한 유한체 GF(q$^{m}$ )의 연산을 S/W화한 결과를 비교 하였다.
유한체의 H/W 구현에는 정규기저를 사용하는 것이 효과적이며, 특히 타입 I의 최적 정규기저를 갖는 유한체의 H/W 구현이 효율적이다 Massey-Omura등이 직렬곱셈 연산기를 제안한 이후 Agnew 등이 이를 개선하였으며 최근에 Reyhani-Masoleh 와 Hasan은 공간 복잡도는 크게 개선하였으나 Path Delay가 조금 늘어난 연산기를 제안하였고 2004년에는 Kwon 등이 Agnew등의 것과 같은 Path Delay를 가지나 공간 복잡도는 Reyhani-Masoleh와 Hasan등의 것 보다 조금 더 큰 연산기를 제시하였다. 이 논문에서는 타입 (m, k) 인 가우스 주기를 갖는 유한체 중에서 $GF(mk+1)^{\ast}$=<2>를 만족하는 유한체 $GF(2^m)$은 타입 I 최적 정규기저를 갖는 유한체인 $GF(2^{mk})$의 부분체인 것을 이용하여 Reyhani-Masoleh 와 Hasan의 직렬 곱셈 연산기를 재구성하여 같은 면적 복잡도를 유지하면서 XOR Time Delay를 개선한 직렬곱셈 연신기를 구성하였다. 즉, k=4,6 인 경우는 Kwon등의 경우와 같은 Path Delay를 가지나 공간 복잡도 에서 효율적이고, k=10인 경우는 XOR Path Delay en 경우 보다 20\%$ 개선되었고, 공간 복잡도는 Reyhani-Masoleh 와 Hasan의 것과는 같고 Kwon등의 것 보다는 XOR gate 가 32개 줄어든 효율적인 연산기 이다.
유한체의 곱셈과 나눗셈은 오류정정부호와 암호시스템에서 중요한 산술 연산이다. 유한체 GF(2$^{m}$ )의 원소를 표현하기 위해 다양한 기저가 사용되며 차수가 m인 GF(2)상의 원시다항식으로 구성할 수 있다. 정규기저를 사용하면 곱셈이나 곱셈 역원의 연산을 쉽게 수행할 수 있다. 정규기저 표현을 이용하는 Massey-Omura 승산기는 동일한 2진함수를 사용하여 몇 번의 순회치환으로 곱셈 또는 나눗셈이 수행되며 논리함수의 곱셈항 수가 승산기의 복잡도를 결정한다. 유한체의 정규기저는 항상 존재한다. 그러나 주어진 원시다항식에 대해 최적의 정규원소를 구하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 정규기저의 생성 방법을 고찰하고, Massey-Omura 승산기를 이용한 곱셈 또는 곱셈 역원의 계산에서 연산의 복잡도를 최소화할 수 있는 정규기저를 각 원시다항식에 대해 구하여, 최적의 정규원소와 곱셈항의 개수를 제시한다.
유한체의 H/W 구현에는 정규기저를 사용하는 것이 효과적이며, 특히 타입 I의 최적 정규기저를 갖는 유한체의 H/W 구현이 가장 효율적이다. 이를 이용하기 위하여 타입 (m,k) 인 가우스 주기를 갖는 유한체 중에서 $GF(mk+1)^{\ast}$=<2>를 만족하는 유한체 $GF(2^m)$을 타입 I 최적 정규기저를 갖는 유한체인 $GF(2^{mk})$의 부분체인 것을 이용한 새로운 병렬곱셈 연산기를 제안하였으며, 이러한 곱셈기는 암호학적으로 널리 응용되는 타입 k=2, 4, 6등의 경우에 기존에 알려진 가장 효율적인 Reyhani-Masoleh 과 Hasan의 연산기와 같은 복잡도를 갖는 효과적인 연산기이다.
유한체 연산에서 MONB를 사용하면 곱셈 역원 계산시에 대량의 제곱계산이 필요하므로 역원을 계산하는 데에 긴 시간이 필요하게 된다. 이에 본 논문에서는 바탕체 $GF(2^{2n})$ 위의 확대체 $GF(2^{2^nm})^*$에서 특수한 정규기저를 사용하여 역원을 구하는 저 비용의 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘을 사용하면 곱셈 역원 계산에는 $nb(2^nm-1)+w(2^nm-1)-2$번의 곱셈과 $2^n-1$번의 제곱연산이 소요되며, H/W에서 구현한 결과 Itoh 등의 방법 보다 곱셈역원 계산속도가 빠르게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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