Positional Characteristics for Efficient Number Comparison over the Homomorphic Encryption


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Modern algorithms for symmetric and asymmetric encryptions are not suitable to
provide security of data that needs data processing. They cannot perform calculations
over encrypted data without first decrypting it when risks are high. Residue Number
System (RNS) as a homomorphic encryption allows ensuring the confidentiality of the
stored information and performing calculations over encrypted data without
preliminary decoding but with unacceptable time and resource consumption. An
important operation for encrypted data processing is a number comparison. In RNS, it
consists of two steps: the computation of the positional characteristic of the number
in RNS representation and comparison of its positional characteristics in the
positional number system. In this paper, we propose a new efficient method to compute
the positional characteristic based on the approximate method. The approximate method
as a tool to compare numbers does not require resource-consuming non-modular
operations that are replaced by fast bit right shift operations and taking the least
significant bits. We prove that in case when the dynamic range of RNS is an odd
number, the size of the operands is reduced by the size of the module. If one of the
RNS moduli is a power of two, then the size of the operands is less than the dynamic
range. We simulate proposed method in the ISE Design Suite environment on the FPGA
Xilinx Spartan-6 SP605 and show that it gains 31% in time and 37% in the area on
average with respect to the known approximate method. It makes our method efficient
for hardware implementation of cryptographic primitives constructed over a prime
finite field.

Об авторах

M. Babenko

North-Caucasus Federal University

Автор, ответственный за переписку.
Email: mgbabenko@ncfu.ru
Россия, Stavropol

A. Tchernykh

CICESE Research Center; Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences; South Ural State University

Автор, ответственный за переписку.
Email: chernykh@cicese.mx
Мексика, Ensenada; Moscow; Chelyabinsk

N. Chervyakov

North-Caucasus Federal University

Автор, ответственный за переписку.
Email: ncherviakov@ncfu.ru
Россия, Stavropol

V. Kuchukov

North-Caucasus Federal University

Автор, ответственный за переписку.
Email: vkuchukov@ncfu.ru
Россия, Stavropol

V. Miranda-López

CICESE Research Center

Автор, ответственный за переписку.
Email: vmiranda@cicese.edu.mx
Мексика, Ensenada

R. Rivera-Rodriguez

CICESE Research Center

Автор, ответственный за переписку.
Email: rrivera@cicese.mx
Мексика, Ensenada

Z. Du

Tsinghua University

Автор, ответственный за переписку.
Email: duzh@tsinghua.edu.cn
Китай, Beijing

E.-G. Talbi

Université de Lille

Автор, ответственный за переписку.
Email: el-ghazali.talbi@univ-lille.fr
Франция, Villeneuve d’Ascq

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».