椭圆曲线密码学性能优化
密码算法是在线安全的核心基础。某机构在其开源密码库中实现了基于Curve25519椭圆曲线的x25519密钥交换算法和Ed25519数字签名算法。通过结合自动化推理和尖端优化技术，新实现在x86_64和Arm64架构上显著提升了性能，同时通过形式化验证确保了正确性。
微架构优化策略
针对不同CPU微架构（μarch）的特性，团队采用了差异化优化方案：
- x86_64架构：支持BMI和ADX指令集的现代CPU使用MULX、ADCX和ADOX指令实现并行进位链，性能提升达30%；传统CPU采用单进位链方案
- Arm64架构：Graviton3使用标准学校乘法算法；Graviton2因乘法器规模较小，采用Karatsuba乘法分解优化
三层运算结构优化
- 域运算层：在Curve25519素数域（2²⁵⁵-19）内进行基础算术运算
- 椭圆曲线群运算层：实现点加等曲线操作
- 顶层运算：通过标量乘法迭代实现核心算法
性能提升成果
通过EC2实例测试（c6g.4xlarge/c7g.4xlarge/c6i.4xlarge），使用专用性能测试工具测得：
- Ed25519签名操作性能平均提升108%
- Ed25519验证操作性能平均提升37%
- x25519操作（包含基点乘法和变量点乘法）性能平均提升113%
- 跨微架构整体性能平均提升86%
形式化验证保障
通过HOL Light定理证明器对核心算法实现进行形式化验证：
- 将汇编代码视为机器字节序列进行推理
- 基于精确的CPU指令语义规范构建证明策略
- 集成持续集成（CI）流程，确保代码变更必须通过形式化验证
- 通过随机化测试验证指令规范准确性
恒定时间安全实现
所有实现均采用恒定时间设计：
- 执行流程完全独立于输入数据
- 避免任何具有数据依赖时序的CPU指令
- 防止通过执行时间或缓存行为推断密钥信息
应用集成方案
优化后的算法已集成到开源密码库中，并提供多语言绑定：
- Java语言通过Amazon Corretto加密提供程序（ACCP）集成
- Rust语言通过aws-lc-rs库集成
- 为CPython提供补丁使其标准库密码学功能基于该实现
当前已有多个开源项目采用该密码库实现其密码学需求，团队将持续优化更多密码算法的性能与安全性。
相关研究领域：自动化推理、后量子密码学、可证明安全