earticle

영어

With the advancement of quantum computers, the security of existing public-key cryptosystems is being threatened, leading to increased attention on quantum-resistant cryptography (PQC) technologies that can address this issue. This paper analyzes the trends in parallel optimization implementations of the ML-KEM algorithm, a major candidate for NIST PQC standardization, based on the NEON of the ARM architecture and the Vector Extension (RVV) of RISC-V. We categorize and analyze how the distinct SIMD characteristics of each architecture are differently applied to optimize ML-KEM's core operations. Based on this synthesis, we present an architectural optimization strategy framework. The analysis confirms that NEON, with its fixed-length SIMD, benefits from microarchitectural fine-tuning, while RVV, supporting variable-length vectors, is effective with adaptive optimizations tailored to algorithmic data flow. This study is significant in that it provides a practical guideline for researchers implementing and optimizing PQC on diverse hardware platforms.

한국어

양자 컴퓨터의 발전으로 기존 공개키 암호체계의 안전성이 위협받음에 따라 이에 대응할 수 있는 양자내성암호(PQC) 기술 이 주목받고 있다. 본 논문에서는 NIST PQC 표준화의 주요 후보인 ML-KEM 알고리즘을 대상으로 ARM 아키텍처의 NEON 과 RISC-V의 Vector Extension(RVV) 기반 병렬 최적화 구현 동향을 분석하였다. 각 아키텍처의 SIMD 연산 구조와 특성이 ML-KEM의 핵심 연산 최적화에 어떻게 다르게 적용되는지를 유형별로 분석하여 아키텍처별 최적화 전략 프레임워크를 제시 한다. 분석 결과, 고정 길이 SIMD를 사용하는 NEON은 마이크로 아키텍처 수준의 미세 조정이, 가변 길이 벡터를 지원하는 RVV는 알고리즘의 데이터 흐름에 맞는 적응형 최적화가 효과적임을 확인했다. 본 연구는 향후 다양한 환경에서 PQC를 구현 하고 최적화하려는 연구자들에게 실질적인 가이드라인을 제공한다는 점에서 의의를 가진다.