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Mejorando el rendimiento de RLizard en dispositivos IoT con restricciones de memoria con MCU ATmega de 8 bits

Autores: Jeon, Jin-Kwan; Hwang, In-Won; Lee, Hyun-Jun; Lee, Younho

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Mejorando el rendimiento de RLizard en dispositivos IoT con restricciones de memoria con MCU ATmega de 8 bits


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Método propuesto
Mecanismo de encapsulación de clave RLizard
Con recursos limitados
Entorno de IoT
MCU de 8 bits
Espacio de SRAM

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 36

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Proponemos un método de implementación mejorado de RLizard que permite que el mecanismo de encapsulación de clave (KEM) de RLizard funcione en un entorno de Internet de las cosas (IoT) con recursos limitados con una unidad de microcontrolador (MCU) de 8 bits y 8-16 KB de SRAM. La investigación existente ha demostrado que el método propuesto puede funcionar en un entorno de IoT de gama alta, pero hay una limitación al aplicar la implementación existente a nuestro entorno debido al espacio de SRAM insuficiente. Mejoramos la implementación de RLizard KEM utilizando memoria EEPROM y memoria flash, que son poseídas por todos los MCUs ATmega de 8 bits. Además, para evitar una disminución en el tiempo de ejecución relacionado con su uso, mejoramos el proceso de multiplicación entre polinomios utilizando la propiedad especial del segundo multiplicando en cada algoritmo de RLizard KEM. De esta manera, reducimos el consumo de ciclos de reloj del MCU requeridos. Los resultados muestran que, en comparación con el código existente presentado al concurso de estandarización PQC del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), el ciclo de reloj del MCU requerido se reduce en un promedio del 52%, y la memoria utilizada se reduce aproximadamente en un 77%. De esta manera, verificamos que el KEM de RLizard funciona bien en nuestros entornos de IoT de gama baja.

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