The non-adjacent form (NAF) of a number is a unique signed-digit representation. Like the name suggests, non-zero values cannot be adjacent. For example: ( 0 1 1 1 ) 2 = 4 + 2 + 1 = 7 (0\ 1\ 1\ 1)_2 = 4 + 2 + 1 = 7 (0 1 1 1)2=4+2+1=7 ( 1 0 − 1 1 ) 2 = 8 − 2 + 1 = 7 (1\ 0\ −1\ 1)_2 = 8 − 2 + 1 = 7 (1 0 −1 1)2=8−2+1=7 ( 1 − 1 1 1 ) 2 = 8 − 4 + 2 + 1 = 7 (1\ −1\ 1\ 1)_2 = 8 − 4 + 2 + 1 = 7 (1 −1 1 1)2=8−4+2+1=7 ( 1 0 0 − 1 ) 2 = 8 − 1 = 7 (1\ 0\ 0\ −1)_2 = 8 − 1 = 7 (1 0 0 −1)2=8−1=7
All are valid signed-digit representations of 7, but only the final representation, ( 1 0 0 − 1 ) 2 (1\ 0\ 0\ −1)_2 (1 0 0 −1)2, is in NAF.
NAF即以一组有符号数字表示,且非零值不可相邻(即每个非零值的左右相邻位必须均为0)。NAF表示的数字,可保证Hamming weight值最小,且相比于普通的二进制表示,其非零值比率可控制在1/3以内。
2. NAF的优势因以NAF表示的数字相比于以二进制形式表示的数字,其非零值的个数有效减少了(由1/2减为1/3)。非零值个数的减少,将提高某些算法的效率。比如密码学中应用中,可减少exponentiation幂算法中的乘法运算数量(该数量取决于非零值的位数)。 exponentiation幂运算通常表示由基数 b b b和指数 n 组 成 n组成 n组成: b n = b × b . . . × b b^n=b\times b...\times b bn=b×b...×b
NAF中的1
即表示与基数
b
b
b的一次乘积运算,-1
表示与基数的倒数
1
b
\frac{1}{b}
b1的乘法运算。
将普通二进制数字表示转换为NAF表示的算法如下:
Input E = (em − 1 em − 2 ··· e1 e0)2
Output Z = (zm zm − 1 ··· z1 z0)NAF
i ← 0
while E > 0 do
if E is odd then
zi ← 2 − (E mod 4)
E ← E − zi
else
zi ← 0
E ← E/2
i ← i + 1
return z
特别的,对于以
w
w
w进制表示的NAF,通称为width-w NAF。具体定义见 书《Guide to Elliptic Curve Cryptography》中Definition 3.32: 具体的算法实现为:
上面算法中2.1步骤中的
k
m
o
d
s
2
w
k\ mods\ 2^w
k mods 2w,对应的结果区间在
[
−
2
w
−
1
,
2
w
−
1
−
1
]
[-2^{w-1}, 2^{w-1}-1]
[−2w−1,2w−1−1]。
举例为,下面例子中上面有横杠的数字表示的即为负数: 观察可发现:
w
w
w值越大,NAF中非零值的个数越少。
以NAF形式表示的位数最多比以二进制形式表示的位数多一位。因此,需保证scalar以二进制表示时,其最高位保持为0值,而相应的NAF表示时,最多只有256位。
针对算法: 上面算法中2.1步骤中的
k
m
o
d
s
2
w
k\ mods\ 2^w
k mods 2w相当于求
u
u
u,使得
u
≡
k
(
m
o
d
2
w
)
u\equiv k(mod\ 2^w)
u≡k(mod 2w),
u
u
u对应的结果区间在
[
−
2
w
−
1
,
2
w
−
1
)
[-2^{w-1}, 2^{w-1})
[−2w−1,2w−1)。
在curve25519-dalek的实际代码实现中,具体的思路为已知 k = ( k m k m − 1 . . . k w + 1 k w k w − 1 . . . k 1 k 0 ) 2 k=(k_mk_{m-1}...k_{w+1}k_wk_{w-1}...k_1k_0)_2 k=(kmkm−1...kw+1kwkw−1...k1k0)2,求相应的 N A F w ( k ) = ( n m . . . . n 1 n 0 ) w NAF_w(k)=(n_m....n_1n_0)_w NAFw(k)=(nm....n1n0)w: 1)将k以二进制表示为 k = ( k m k m − 1 . . . k w + 1 k w k w − 1 . . . k 1 k 0 ) 2 = ∑ i = 0 w − 1 k i 2 i + 2 w ∗ ∑ i = 0 k i + w 2 i k=(k_mk_{m-1}...k_{w+1}k_wk_{w-1}...k_1k_0)_2=\sum_{i=0}^{w-1}k_i2^i+2^w*\sum_{i=0}k_{i+w}2^i k=(kmkm−1...kw+1kwkw−1...k1k0)2=∑i=0w−1ki2i+2w∗∑i=0ki+w2i,其中 ∑ i = 0 w − 1 k i 2 i ≡ k m o d 2 w \sum_{i=0}^{w-1}k_i2^i\equiv k\ mod\ 2^w ∑i=0w−1ki2i≡k mod 2w。 2)若 k m o d 2 w k\ mod\ 2^w k mod 2w为奇数,且 k m o d 2 w < 2 w − 1 k\ mod\ 2^w < 2^{w-1} k mod 2w > w k=k>>w k=k>>w。 3)若 k m o d 2 w k\ mod\ 2^w k mod 2w为奇数,且 k m o d 2 w ≥ 2 w − 1 k\ mod\ 2^w \ge 2^{w-1} k mod 2w≥2w−1时, n 0 = k m o d 2 w − 2 w n_0=k\ mod\ 2^w-2^w n0=k mod 2w−2w,对于其中的 k = k − n 0 k=k-n_0 k=k−n0计算,其实即为 k = k − n 0 = ∑ i = 0 w − 1 k i 2 i + 2 w ∗ ∑ i = 0 k i + 2 2 i − ( k m o d 2 w − 2 w ) ≡ k m o d 2 w + 2 w ∗ ∑ i = 0 k i + w 2 i − ( k m o d 2 w − 2 w ) ≡ 2 w + 2 w ∗ ∑ i = 0 k i + w 2 i k=k-n_0=\sum_{i=0}^{w-1}k_i2^i+2^w*\sum_{i=0}k_{i+2}2^i-(k\ mod\ 2^w-2^w)\equiv k\ mod\ 2^w+2^w*\sum_{i=0}k_{i+w}2^i-(k\ mod\ 2^w-2^w)\equiv 2^w+2^w*\sum_{i=0}k_{i+w}2^i k=k−n0=∑i=0w−1ki2i+2w∗∑i=0ki+22i−(k mod 2w−2w)≡k mod 2w+2w∗∑i=0ki+w2i−(k mod 2w−2w)≡2w+2w∗∑i=0ki+w2i,最终可有 k = k > > w , c a r r y = 1 k=k>>w, carry=1 k=k>>w,carry=1。 4)若 k m o d 2 w k\ mod\ 2^w k mod 2w为偶数,则有 n 0 = 0 n_0=0 n0=0, k = k > > 1 k=k>>1 k=k>>1。
具体代码实现为:
pub(crate) fn non_adjacent_form(&self, w: usize) -> [i8; 256] {
// required by the NAF definition
debug_assert!( w >= 2 );
// required so that the NAF digits fit in i8
debug_assert!( w bit_idx;
} else {
// Combine the current u64's bits with the bits from the next u64
bit_buf = (x_u64[u64_idx] >> bit_idx) | (x_u64[1+u64_idx]
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