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代数曲線とその応用論文小特集
素数位数を有する楕円曲線の構成とその計算量評価
堀内 啓次†
笠原 正雄†
布田 裕一†† 境 隆一・††† 金子 昌信††††
Construction of Elliptic Curves with Prime Order and Estimation of lts
Comprexity
Keiji HORIUCHIt, Yuichi FUTAtt, Ryuichi SAKAIttt, Masanobu KANEKOtttt,
and Masao KASAHARAt
あらまし 楕円暗号において,楕円曲線の群の位数は重要なパラメータである.特に,その位数が素数であ
ることが望ましい.楕円曲線の位数を計算する方法としてSchoofのアルゴリズム及びそれを改良したElkies,
Atkinのアルゴリズムが知られている.本論文ではSchoofの改良アルゴリズムを用いた素数位数を有する楕円
曲線の効率的な構成法を示す.更に,楕円曲線の位数分布及び位数が素数である確率を導出した後,素数位数を
有する楕円曲線の構成に必要な計算量を評価する.また,法pの条件による計算:時間の違いについて考察する.
キーワード 楕円曲線,素数位数,計算量
1.まえがき
近年における情報化社会の急速な発展により,情報
通信システムを介した情報交換の重要性がますます高
まっている.これに伴い,情報内容や個人情報の保護
を目的とした情報セキュリティ技術の研究が活発にな
われている.こうした流れの中,昨今,特に注目され
ている方式として楕円曲線を利用した暗号方式(楕円
暗号)を挙げることができる.楕円曲線を利用するこ
とによる有利な点はその離散対数問題を解く準指数時
間のアルゴリズムが存在しないことである.
楕円暗号に対する攻撃法として,Baby-Step Giant-
Stepを用いた攻撃M.0.V Reductionを用いた攻
撃[1],及び,anomalousな楕円曲線に対する攻撃[2]
†京都工芸繊維大学工芸学部電子情報工学科,京都市
Department of Electronics and lnformation Science, Kyoto
Institute of Technology, Matsugasaki, Sakyo-ku, Kyoto-shi,
606-8585 Japan ††松下電器産業株式会社マルチメディア開発センター,門真市
Multimedia Development Center, Matsushita Electric ln-
dustrial Co., Ltd., 1006 Kadoma, Kadoma-shi, 571-8501
Japan†††大阪電気通信大学工学部,寝屋川市
Department of Applied Electronics, Osaka Electro Commu-
nication University, Neyagawa-shi, 572-8530 Japan
††††九州大学大学院数理学研究科,福岡市
Graduate School of Mathematics, Kyushu University, 6-10-
1 Hakozaki, Higashi-ku, F’ukuoka-shi, 812-8581 Japan
が挙げられる.素体Fp上の楕円曲線のFp有理点を
考える場合,これらの攻撃に対して安全であるための
条件は,#E(Fp)がp, p+1でないこと,及び,その
最大素因数が十分大きいことである.一方,楕円暗号
の効率を上げるためには,法pのサイズを小さくする
ことが効果的である.したがって,一定の安全性を保
ちつつ暗号化及び復号の計算効率を上げるためには素
数位数の楕円曲線がより好ましい.素対]Fp上の楕円
曲線の位数を求める方法として,Schoofのアルゴリズ
ム[3]が知られており,Elkies, Atkinらはこのアルゴ
リズムを改良している[4]~[司.このアルゴリズムは
SEAのアルゴリズムと呼ばれており,実用的な時間で
の位数計算が可能である.最近,伊豆,小暮らはSEA
アルゴリズムで用いるパラメータを適切に設定するこ
とにより,高速な位数計算を実装している[7].
本論文では,2.でSEAのアルゴリズムに基づいて,
素数位数を有する素体IFp上の楕円曲線を効率的に構
成する手法を考察する.2.2ではアルゴリズムの分岐
点での分岐確率を導出し,その証明を与える.また,
3.で楕円曲線の位数分布を明らかにし,位数が素数で
ある確率を導出する.更に,4.で素数位数を有する楕
円曲線の構成に必要な計算量を求め考察する.また,
法pの条件による計算:時間の変化を2.及び3.での解
析結果に基づいて調べる.
電子情報通信学会論文誌 A Vol. j82-A No.8 pp.1269-1277 1999年8月 1269
2.素数位数をもつ楕円曲線の構成法
本章では,楕円曲線の位数計算法であるSch◎ofの
アルゴリズム,及びその改良アルゴリズムであるSEA
アルゴリズムについて,必要最小限の概要を2.1で紹
介する.また,2。2でSEAアルゴリズムの分岐点での
分鼓確率を導出し証明を与える.更に,2. 3で素数位
数を有する楕円曲線の効率的な構成法を示す。Sch◎of
のアルゴリズム及びSEAアルゴリズムの詳細に関し
ては付録を参照されたい.なお,以下において,素
数位数を有する楕円曲線をEPO(elliptic curve with
prime order)と略記する.
2.1 Schoof及びSEA改良アルゴリズム
Schoofのアルゴリズムは,固有方程式暢一麺ρ+T}・=
0のトレースtを楕円導線の9等分多項式を用いて,
t(med 1)を求めることによりt(ltl≦2v効を求
め,楕円曲線の位数#E(Fp)=p十1-tを求める
アルゴリズムである.ただし,t mod 9の算出は素数
1=2,3,5, 7,…の順に行う。
SEAアルゴリズムは, t (mod 1)を求める部分に,
ω(学)一・のとき脳・・のア・レゴリズム
(2)(孕)一一1のときAtkinのア/レゴリズム
を適用する.また,t(m◎d 9)が確定した時点で
Isogeny Cycle法[8]を適用し, t (mod 12,13,…)を
ま求める.以下(が一4ρ 暑)が1,◎,一1の場合をそれぞれ
Case一一Elkies, Case-Schoof, Case-Atkinと呼ぶことに
する.なお,Case-Atkinの手法はt (mod 1)の候補
を求めるものであり,t (m◎d 1)は確定しない.
2.2 SEAアルゴリズムにおける分岐確率の導出
ここで,SEAアルゴリズムにおいてCase-Elkies,
Case-Schoofへ分岐し, t (modのが確定する確率を
求めておく.各1においてCase-Elkies,及びCase-
Sch◎◇fへの分岐確率をPEξ(9)と表記する.トレース
t及び素数pをランダムに与えたとき,次の定理が成
立する。
[定理1】SEAアルゴリズムにおいて,9=2の場合,
すべての素数pに対してPEI(の:1となる.1が奇
素数の場合,ランダムに与えたt及び素数pに対し
て,PEt(のニ1/2である. 口
(証明)
i)‘=2のとき
(≒4P)(写)一・または・(t一・のとき)
1270
電子情報通信学会論文誌ラ99/8 Vel.」82-A N◎.8
より,確率は1である.
ii)♂が奇素数のとき
tを固定,p=◎,1,…,1 一1(mod 1)とすると
t2-4Pは◎,1,…メー1 (mod 1)のすべての値を
とり得る・it2 一 4p l)一・または◎となる雛
の数は(9 +1)/2である、p半0 (mod 9)であるの
で,それを除くと(i一・・一 1)/2である.したがって,pを
1,2,…,9-1 (m◎dt)の中でランダムに選ぶとき,
(t2 一一 4p l)一・または◎となる鰍掛一1
である.これは任意のtに対して成り立つ. m
tをランダムに与え,pを固定した場合の確率はp
の条件により変わる.このとき,次の定理が成立する。
[定理2](¥)=1のとき,ランダムに与えたtに対
して・禰一睾となる・
(¥) :一1のとき,ランダムに与えたtに対して,
(証明)
分岐確率p蝋のを求めるためには,(の =1とな
る素数p,1に対し,
#{tEFi 1 (!i2r...ylz2ww4p)・ 1 or・}(ユ)
を評価すればよい.
(¥)=1.であるから,4p ・・ $2 (m◎d 9)を満たす
$蔓躍が存在する.任意のSl,s2∈職(Sl≠s2>に
対し,r∈恥をrs1…wr s2 (mod 9)とすると,
(≒り一(≒り(ギ)一((鴎一謬)
(2)
と変形される.ゆえに,s1,、s2∈Fl(Sl≠s2)に対し,
孝個(≒り一1}
一#{t ff ■1(≒り一・}
が成り立つ.一方Zt ・t+s,v ・・t一一sとおくと,
t2 一 s2
t
#{t∈F・・ s∈畷
・・ #{耀∈畷号)G)
(1 一 1)2
一 (1 一 1)
2
)}
一・ 戟i∫・)
(3)
論文/素数位数を有する楕円懸線の構成とその計算量評懸
したがって,任意のs∈Frに対して,
#{妊畷≒82)一・}
g-1 ご一3 :一’ 一1= 2 ” 2
(4)
となり,これより,(2t)=1となる素数‘,pに対し,
#{tffm 1 (g:2 f:’ s2) ,,,ioro}
g-3 g十1 (5) = 一’ 十2= 2 ’一 2
が成り立つ・したがって二一睾となる洞門
にω司のとき・馴一場となる・□ 2.3 E:POの構成法
本節では,SEAアルゴリズムを用いたEPOの効率
的な構成法を示す.EPOの構成法の概要は次のとお
りである,まず,ランダムに選んだ楕円曲線に対して,
SEAアルゴリズムを適用する.ここで, SEAアルゴリ
ズムの各ZにおいてCase-ElkiesまたはCase-Schoof
へ分岐し,t(mod 1)が確定した場合,この時点で,
位数が9を因数にもっか否かの判定が可能である.位
数がεを因数にもっと戦定されれば,即座に楕円曲
線を選び直し.これをEPOが得られるまで繰り返す(注1>.なお,twistされた楕円曲線も同時に判定を行
う.以下にアルゴリズムの詳細を示す.
[アルゴリズム3](EPOの構成アルゴリズム)
入力:素体軸
出力:楕円曲線E/Fp:#E(葦㌔〉:素数
[Step 1]適当な素数pを選ぶ.
[Step 2]楕円曲線E(IFp)をランダムに選ぶ.
[Step 3]Eの位数#EをSEAアルゴリズムによ。
て求めるがt (m◎d 9)が求まるたびにll#Eを平
定する.この際,twistされた楕円曲線E’に対しても
同様の判定を行う.
[Step 4]#E,#Efの両者がStep 3で合成数と判定
されればStep 2へ戻る。
[Step 5]#Eまたは#E’が素数(十P)であれば終
了.そうでなければStep 2へ戻る.
3。楕円曲線の位数分布及びEPOの存在 確率
楕円曲線を構成する上で,楕円曲線の位数がHasse
の範囲内でどのように分布しているかは,基本的かつ
重要な問題である.本章では,楕円曲線の位数分布を
導出し,更に,位数が素数である曲線EPOの存在確
率を見積もる.なお,個数を表すときは互いに同型な
楕円曲線を同一ecする.
3.1 楕円曲線の位数分布
本節では,楕円曲線の位数分布を導出する.
判別式D:VZ[i5’:’iiである位数x=p+1-t
を有する楕円曲線の個数は,Kroneckerの忌数H(D)
に一致する.また,H(D)及び楕円曲線の総数は,次
式のように表せる{11].
面ff(D)一 X h(f.;,)
幅1,妊21D
2>/す
(6)
総数一
更に,虚2次体の類tw h(D)はあたかも,
Σん(の一、8表3)D3/2
-D<dく0
ユ h(D)~OIDIs
(8)
(9)
のように振る舞うことが知られている[1◎!.ここで,
位数分布の平均値を求める.式(6)と式(9)より ユH(D)~0’P蒼とし,Hasseの範囲で積分した値が楕
円曲線の総数2(p-1)ty 2pであることからH(D)の
平均値は,主D亮なる叫したがって請円曲線の
π 4P一(P十1-x)2位数が¢となる確率密度関数は, 2πPとなり,ここで,
p十1-x cos e =
2>歴
なる変数変換を行うと,確率密度関数は,
2 sifi2 e
T
(10)
(ll)
となり,佐藤予想との類似関係が得られる[12].
素体Fp上での楕円曲線の位数分布と,その平均値
を図1に示す.これによると位数はHasseの範囲でほ
ぼ一様に分布していることが確かめられる.この結果
より,EPOも偏りなく存在していることが予想でき
るが,避寒でEPOの存在確率を導出する.
(注1):Lercierによっても独立に提案されている[151.しかし,筆者
らの手法は,更に,計算時間を短縮するためにCase-Atikin, Isogeny
Cycleの計算は可能な限り後回しにするという拳法である,
1271
器≧きO置一一20」2∈コZ
10000
1OOO
100
top+1-2sclrt{P)
Number of ell. curves
D/pi 一一一
、黛.導、一バ。
、. ~
▼
・さ
p+tNumber of Point
p+t+2sqrt(p>
図i 素体璽雪 (p = 524287)での楕円懸線の位数分霧
晦1Di・t・ib・ti…f・rd…f・IL….・v・・F。.
3.2 EPOの存在確率
本節では,EPOの存在確率を導出する.素体Fp上
定義された楕円曲線E(Fpの位数#E(Fp)が素数1
で割り切れる確率をP(1),割り切れない確率をPa。(9)
とする.文献[13]によると,
(12)
である.ここで,誤差項0(毒)は十分小さい値であ
る.式(12)より,
t-2 1P・・(1) N fi. ew +R-1)・(9+1) (13)
となる.楕円曲線の位数が素数となる平均確率をPp,
任意に与えた正整数が素数となる確率をPp。i,neとし,
これらの比をとる。
なお,この値は1≦IO12において計算すると0.50516..に収束するように振る舞う.したがって,
瑞はPp[,t O.50517/leg pと近似する.図2に,1◎
進数9けた(32ビット)の素数標数の素体上において,
EPOの存在確率を示す.図2より明らかに瑞に対
し,EPOの存在確率は上下にばらつきがある.これ
は,表1のようにp (mod 1)の値によってEPOの
存在確率が変化することによるものと考えられる。し
たがって,EPOを構成する場合,特に小さな素数9に
対しp≡1 (mod 1)を満たす素数を法とする素体を
選べば効率が良いことがわかる.
1272
電子情報通信学会論文誌’99/8 Vo1. J82-A No,8
」①O」OΦ一ヒ=α↑OΦO仁邸一〇う一XφいO診[需ΩσρO」血
O.028
0.027
0.026
g.e2s
O.024
0.023
e.022
§.02壕
O.02
0.019
α創8
0.0唯7
巴コ
岱 峯 田 男
・:+.;
買 十 昏
十
p:nonsquare(mod 3,5,7,11} e
p=1(mod 3) 一 薗.・雰:{躍亨1隻
許、、轟搬溢十壱 亀 壱
ロ《・略・チ・㌦ ・.。,・
o ““ o e e““ ?@.... r @e“e v eee
4,29497e+09’ 4.29497e+09 4.29497e+09 4.29497e+oo
Prime
図2 EPOの存在確率Fig.2 Probability of existance of ell. cur. with prime
order.
表1p騰1(mod i)である場合の素数位:数となる確率
Ppとの比Table 1 Ratio of probability of existance of ell. cur.
with prime order aRd its avarage probability
Pp’
P…1 (modの P≠1 (modの」雛3 1ユ11 0,889
5 ユ。◎41 O.986
7 1,◎21 0,996
11 LOO8 0,999
4.計算量評価
2.3で示したEPOの構成法の計算量評価を行う.
また,法pの種類によりSEAアルゴリズムでのCase一
:Elkies, Case-Schoofへの分岐確率及びEPOの存在
確率が異なることを示したが,その計算時悶の違いに
ついて考察する.
4.1 SEAのアルゴリズムの計算量
本論文では多項式乗算にKaratsuba法を用いる.
このことを考慮すると,最高次数Zの多項式乗算に
要する計算時間は0(12’6(log p)1’6)である. SEAア
ルゴリズムで用いる最大の9をしとする.法pが
160 bitの場合, Lは53となることをSEAアルゴリ
ズムの平均値より確かめており,これを1◎gρで表す
とし=e.48 10g pと表すことができる.したがって,
本論文では,L =・ O.48 logpと仮定した.
4.2 EPOの構成に要する計算量
本節では,EPOの構成に要する計算量を求める.
EPOの構成に必要な計算量を求めるにあたって,考
慮すべき点は以下のとおりである.
論文/素数位数を有する楕円曲線の構成とその計算量評価
(1)各Zに対してt (mod 1)を求める計算量.
(2)位数が素数1で割り切れる確率几。(の,及び
EPOの存在確率」ら.
(3)t(m◎d 9)の確定する確率P藤り.
(4)Schoofのオリジナルアルゴリズムを適用する
最大の素数Ls。h.
(5)SEAアルゴリズムで用いる最大の素数L.
まず,(1)に関して4。1より係数Kを用い,計算時間をK(12’6 (log p)1’6)とする.〈3>については,
法pはランダムに与えるものとし確率を1/2とする.
(5)については,Ls。h・5とし,以上より,EPOを
構成する計算量は,
1=tLII;i3iSlntPav(s)
1・6@2 k2-6
2SleSL
(15)
で与えられる.ただし,Σ,nは素数の範囲を動く.
これをSEAアルゴリズムの計算量
K(legp)”6 2 k2’6
2SkSL
(16)
で割るとSEAアルゴリズムに換算した回数が導出で
きる。すなわち,EPOを構成する計算量はSEAアル
ゴリズムをこの回数分計算した計算時間と等しい、以
降,この國数をSEA相当園数と呼ぶ.この値は,式(15), (烹6>より,
歳Σり→_{1一瑞α 2)
2≦s≦五
+歳蕊1+争(の
・( 1 + Pav(Sll 1.t-15r・〉)避}
(17)
で与えられる.法pが10進数1感けた(50ビット〉
から28けた(85ビット)の範囲で計算結果と式(17)
O篇而
12
11
槍
9
8
7
6
5
一て. ・e “
e
Data e e Theory 璽『’『冒一
e e
シ/ シ〆 。。 ン/ンx
e
4
50 55 60 65 70 75 80 85 90 Prime (bit)
図3EPOの構成時潤のSEA相当園数F圭9.3Raもめ◎f c◇mputati◎難a玉も漁¢s f◎r fii}diRg e歪L
cur. witk prime order and SEA algorithm.
表2大きなビットサイズの標数pでのEPO構成時間の SEA相当回数Irable 2 Ratio of computational times for finding ell.
cur. wkh higk prime order and SEA algo-
rithm.
法P SEA相轟回数(実測値〉 SBA相当回数(理論値)
160bit 15.87回 17.03回
170bit 16.94回 17.93回
とを比較して図3に示す.高位ビットに関する比較は
表2に示す.なお,各法pに対してアルゴリズム100
回の平均値をとっている.多少のばらつきはあるが,
式(17)と実測値はほぼ一致しているといえる.
図3より,SEA相当回数は法pのビットサイズに
対し,ほぼ比例の関係があり,法pのサイズが92ビッ
トならばSEA相当回数は10.4回,160 bitであれば
SEA相当回数は17.0回と十分実用的な値となってい
る.
4.3 EPOの構成に適した標数p
以下の二つの確率
(1)EPOの存在確率 (2)Case-Elkies, Schoofへの分岐確率
は,法pの条件によって変化する.本節では,これら
の確率がEPOの構成アルゴリズムにどのような影響
を与えるのかを調べる.2.2で示したように,法pが
p≡1 (mod 1)の条件を満たすとき,(1)の確率が
高くなる.3.2で示したように,(V)=1の条件を満
たすとき,(2)の確率が高くなる磁).ランダムに楕円
(注2>:法pに条件を与えることによ珍,楕円暗号の安全性に差を生ず
るという研究報告は,筆者らの知る限りではなされていない.この問題
の解明は今後に残された課題の一つである.
1273
>0⊆ΦコσΦ」」
350
3eo
250
200
t50
100
50
og
」…しi亀茎一羊
kx
㌧/こ黙、
t 都”【セ
x
臼kies Prime(p=1 mod3,5,7)ゆ一
Atkin Prime 一一一一
壌
㌻一唯、
一y.rAkh
.一
、 メ十, letrtT一
目 20 3e 4g X醗e{sec◎轟d}se
聾
6g
図4EPOの構成に要する時間の分布F圭暮.4D三§願も疑も董。登◎f c◎mputation time{for find圭窺9
e}1. eur. with prime order.
曲線を選ぶ際EPOでなければ,楕円曲線を選び直す
必要がある.しかしCase-Atkinでは,位数が素数で
あるか否かの判定が行えないためCase-Elkies, Sch◎◎f
へ多く分岐させた方が効率が良い.また,Case-Elkies
へ分岐した場合のみIsogeny Cycleが使用できるため,
これによる効率の向上も可能である.
図4に法p = 260+7035≡1 (mod 3,5,7)及び
p=26⑪+7081≠1 (mod 3,5,7)としたときの素
数位数を有する楕円曲線の構成アルゴリズムを2◎0◎
回実行した場合の計算時間の分布を示す.図4より,
法pのタイプでの計算:時間の分布の差が確認できる.
また,平均時間はそれぞれ15.57(s),18.91(s)であり,
法pを変えるだけで約20%の計算時間の短縮が可能
である.
5.む す び
本論文で提案したEPOの効率的な構成法に関し,楕
円曲線の位数分布,EPOの存在確率を導出し, EPO
構成に必要な計算量の評価を行った.その結果,計算
量的に十分実用的であることがわかった。また,法p
の条件を選択することにより,計算時間が20%程度短
縮された.
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付 録
1.SEAアルゴリズム
Elkies, Atkinによって改良されたScheofのアル
ゴリズムを示す.文献[6],[14]にこのアルゴリズムを
論文/素数位数を有する楕円曲線の構成とその計算量評価
Schoof, Elkies, Atkinの頭文字をとって, SEAアル
ゴリズムとある.ここでもそれにならってそのように
記述する.
1.1準 備
必要となる定義,定理をまとめる.本論文では以下
の式で定義される楕円曲線を用いる.
E;y2=X3十AX十B (A,BEFp) (A’1)
[定義3](フロベニウス霞己準同型写像φρ〉
フロベニウス自己準同型写像晦を以下のように定
義する.
¢,:(X, Y)一(XP, YP) (A・2)
B
このフロベニウス自己準同型写像は,以下の固有方程
式と呼ばれる方程式を満たす.
ip;一tr(gb,)・ip,+n(di,) ex O (tr(ip,)EZ)
(A・3)
ここで,tr(φp),n(φp)はそれぞれ,φpのトレース及
び,ノルムであり,n(φp):pである.簡単のため,
以降tr(φp)をtで表すことにする.
[定理4] (Hasse-Weilの定理)
Eを素体!Fp上定義された楕円懸線とする.このと
き,E上のFpに座標成分を有する点の個数 #E (Fp)
は
#E (Fp) =p十1-t (A’4)
一2v〈i5 St$ 2v(P (A・5)
を満たす. [1
[定義5](チ不変量)
式(A・1)の楕円曲線に対して,チ不変量を以下の式
で定義する.
4a3 (A・6)o’ = 1728
4a3 十 27b2
楕円曲線Eのチ不変量を」(E)で表す. [コ
あ不変量に対応する楕円曲線は以下のようになる.
鴫ず一詔3+3王72島+2ユ721-5
(A・7)
ただし,p>3とする.
[定義6](twistされた楕円曲線)
式(A・1)のような楕円曲tw E/Fpに対して以下の方
程式で定義される楕円曲*X E’をtwistされた楕円曲
線と呼ぶ.
E’:y2=x3十ac2x十bc3 (A・8)
ただし・
[定理7]twisもされた楕円曲線の欝が有理点の綱
数は,
#E’(pt.)=p十1十t (A’9)
である. 目
上の定理よil ,1回のSchoofのアルゴリズムを行う
ことで=:つの楕円曲線の位数を求めることができる.
等分多項式は以下の磁化式により定義される.
[定義8](等分多項式)
g12n (X, Y) = Wn (Wn+2WZ-1 一 Wn-2WZ+i)
/2Y
W,n+、(X,γ)瓢Ψ曜輔一鴫+、Ψ。一、
(A・10)
pt.i(X, Y)=一i, Wo(X, Y) :O
pt,(X, Y)=1, pt2(X, Y)=21Y
重、(X,y)=3X解6蓋X2+12βX一蓋2
pt4 (X, Y) = 4Y (X6 + sAx‘ + 2gBx3
-sA2x2 一 4ABx 一 sB2 一 A3)
o
また,等分多項式を
fn(X)=Wn(X, Y) (n:odd) (A・11)fn(X)==Wn(X, Y)/Y (n:even)
と記述することにより,以下の定理が成立する.
[定理9]P=(X,y)6E(IFI;)でP¢E[2]の点
に対し
nP =OO fn (X) rm:O (A42)
ここでFpは恥の代数閉包,8回は位数がnあるいはその約数である点全体の集合を表し,この集合の
任意の要素のn倍点は無限遠点となる。 9
[定理IO}点P=(x, y)EE(Fp)をn倍した点
1275
nP(nP≠0)はΨnを用いて,
篇P
と表される.
1.2 アルゴリズムの主要部
(A・13)
[アルゴリズム1](SEAアルゴリズム)
入力:楕円曲線E/IFp:y2=X3+.4X+B
出力:#E(Fp)
[Step l}ε←2,五←1とする.
[Step 2]Φ1(X,」(E))=Φ(X)=0のIFp上の解
を求める.その解の個数が2,1のとき,Case-Elkies
として,L←Lxごとし, STEP 3日目0のとき,
Case-Atkinとして, STEP 4へ.
[Step 3]Elkiesのアルゴリズムを行う.(Case-
Elkies)
[Step 4]1≦LSchのときは, Schoofのオリジナル
アルゴリズムを行う.それ以外は,Atkinのアルゴリ
ズムを行う.(Case-Atkin)
[Step 5]L>4>「pであればSTEP 7へ.
[Step 6]Z←(tの次の素数)とし, STEP 2へ.
[Step 7]素tw 1に対するトレースt (mcd 9)のす
べてのデータから,Inatch and sortアルゴリズムを
行い,位数#E(Fp)を求める.終了.
u
1.3 モジュラー多項式
SEAアルゴリズムでは,モジュラー多項式軌(E J)
を用いる.これはSEAアルゴリズムとは独立にあら
かじめ求めることができる.一般にはモジュラー多
項式は二つのゴー不変量の関係式を表すが,ここでは,
Atkinによって定義されたもの[6]を表す.こちらのほ
うが係数が小さくなる.詳しい特性,求める方法など
については文献[6]の2節を参照されたい.本論文で
はX。①上とXδ(1)上のモジュラー多項式もともに
Φt(瓦 」)で表す.
1.4 Atkinのアルゴリズム
ここではAもk盈のアルゴリズム[14!について述べ
る.Atkinのアルゴリズムではt (mQd 1)の値が数
個の候補値として求まる.
[アルゴリズム2](Atkinのアルゴリズム)
入力:楕円曲線E/Fp:y2=X3+AX+B,♂¢i(X,2’(E)) :¢(X)
出力:t (mod l)の候補値
1276
電子情報通信学会論文誌’99/8 Vol, J82-A No.8
[Step i] (XP-X,Φ(X))が1でないrを求める.
[Step 2]1の原始r乗根をζとし, t=[(ζ+ぐ1+
2)・p}i/2 (mod 9)からt (m◎d 9)を求める.
1の原始r乗根はφ(r)個あり,可能な値の個数もそ
れと等しい.tがとり得る値の個数はCase・Atkinが
多くなるほど大きくなる.この候補の値から正しい値
を見つけるアルゴリズムはmatch aRcl s◎rtアルゴリ
ズムと呼ばれる.Baby steps and Giant stepsのアル
ゴリズムと中国人の剰余定理に基づいて構成される.
詳しくは[15】を参照されたい.
1.5 Elkiesのアルゴリズム
Elkiesはフmベニウス写像φpの固有方程式を解く
際に用いる等分多項式fi(X)の代わりにそのファク
ター9t(X)を用いることによって,アルゴリズムを高
速化している[5】.以下では91(X)について簡単に説
明する。求める方法など詳しくは文献[6]の3.を参照
されたい.
楕円曲線E =: C/(ωIZ+ω2Z)一に対して,
〈S-1)/2
gi(X)=fi(X-ge(kwi/1)) (A・14)
k =1
とおく.この式は1等分点の一部のX座標を解とし
てもつ多項式である.」がElkies素数(Case-Elkies
となる素数)であるとき,この式はFp(X)に還元で
きる(係数をFpに属するようにできる〉.更に,9等
分点は固有方程式の解(フロベニウス写像の固有値)
に対する解空間に対応する.このことにより,等分多
項式f‘(X)の代わりにこの91(X)を用いて固有方程
式の解を求めることが可能になる.
等分多項式ゐ(X)の次数が(12 一1)/2であるのに
対し,91(X)のそれは(1-1)/2である.g1(X)を用
いることにより,アルゴリズムの高速化が可能になる.
以下にElkiesのアルゴリズムを示す.
[アルゴリズム6](E}kiesのアルゴリズム)
入力:楕円曲線E/Fp:γ2=X3 + AX +B,ε,ゴ(E>
出力:t (mod l)
[Step 1]9i(X)を求める.
[Step 2]iPpP =kPが成立するような1≦k<ε
を求める.そのため以下の式の値を調べる.この値が
1となるときのkがφpの固有値である.
論文/素数位数を有する楕円曲線の構成とその計算量評価
gcd((XP 一 X)fg(X3 十 AX 十 B)
+fk-ifk+i,9i(X)) (k:even)
gcd((xP 一 x)fk2 十 fh-ifk+i(x3
十AX十B),gi(X)) (k:odd)
(A・15)
[Step 3]t……(k2+p)/k (modのを求める.
o
MorainらはIsogeny cycle法により, Case-Elkies
をより効果的に用いることに成功した.同種写像の連
鎖を考えることにより,t (mod t2), t (mod t3…)
を求める多項式の次数を抑え,短時間で計算可能にす
るものである.これにより,SEAアルゴリズムで用い
る最大の素数Lを小さくでき,全体の計算時間が短
縮される.詳しくは文献[8】,[15],[16]を参照されたい.
1.6 Schoofのオリジナルアルゴリズム
Case-Atkinが多いとき,match and sortアルゴ
リズムの計算時間が増大する.そのため可能な限り,
Atkin Caseを減らす必要がある.ここではSchoofの
オリジナルアルゴリズムについて説明する.これは,
改良前のSchoofのアルゴリズムである.計算量のオー
ダが大きいが1が小さいときは計算時間も小さいため,
Case-Atkinに代わって行う.これにより,match and
sortアルゴリズムの計算時間を短縮できる.
以下にそのアルゴリズムを示す.
[アルゴリズム5](Schoofのオリジナルアルゴリズ
ム)
入力:楕円曲線E/Fp:Y2=X3+AX+B, Z,」(E)
出力:t (mod l)
[Step 1](φ2十P)(X)=t’tO(X) (mod.飢X))が
成立する1≦t’≦(1-1)/2を求める.
[Step 2](φ2+p)(Y)ニt’φ(y)が成立するとき, t’,
しないとき,一t’を出力する.終了.
D
(平成10年12月28日受付,11年3月23日再受付)
堀内 啓次 (学生員)
平10京都工繊大・工芸・電子情報卒.楕
円曲線暗号などの研究に従事.
に従事.
布田 裕一
平8京都工繊大・工芸・電子情報卒.平
10同大大学院工芸科学研究科電子情報工
学専攻博士前期課程了.楕円曲線暗号など
の研究に従事.
境 隆一 (正員)
平2京都工二大・工芸・電子卒.平4同
大大学院工芸科学研究科電子情報工学専攻
博士前期課程了.平7工芸科学研究科情
報・生産科学専攻博士後期課程了.工博.
同年阪電通大講師として現在に至る,主に
暗号と情報セキュリティ,符号理論の研究
金子 昌信
昭58東大・理・数学卒.昭60同大大学
院理学研究科数学専攻修士課程了.昭63
同博士課程了.理博.同年阪大・理・助手.
平2京都工繊大・工芸・助教授.平8九大・
数理学研究科・助教授として現在に至る.
平5~6ドイツケルン大数学教室客員教授,
ドイツマックスプランク数学研究所客員研究員.整数論,特に
ガロア表現,楕円曲線,モジュラー関数,ベルヌーイ数,ゼー
タ関数などの研究に従事.平9より日本数学会誌「数学」編集
委員.日本数学会,アメリカ数学会各会員.
笠原 正雄 (正員)
昭35阪府大・工・電気卒.昭37阪大大
学院工学研究科通信工学専攻修士課程了.
昭40同博士課程了.工博.同年阪大・工・
助手.昭45同講師.昭47同助教授.昭62
京都工面大・工芸・教授として現在に至る.
昭42~44米国ベル電話研究所客員研究員。
情報理論,符号理論,ディジタル通信システム,情報セキュリ
ティ,音声・画像符号化,技術倫理などの研究に従事.昭60
本会情報理論研究専門委員会委員長.昭60本会評議員.昭61
本会通信グループ副委員長.平1本会情報セキュリティ研究専
門委員会委員長.平7情報理論とその応用学会長.平8本会基
礎・境界ソサイエティ会長.平9本会代数曲線とその応用研究
専門委員会委員長.平10本会基礎・境界ソサイエティ編集長.
IEEE SIT東京支部チェアマン.昭41年度本会稲田賞,昭59
年度本会論文賞.昭61年度本会著述賞.平6年度本会小林記念
特別賞,業績賞.著書「情報理論」(共著)など.IEEE(フェ
ロー),情報処理学会,テレビジョン学会,システム制御情報
学会各会員.
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