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世界最资讯丨蒙哥马利算法

来源：博客园

蒙哥马利模乘运算（Montgomery Modular Multiplication）[1]与蒙哥马利幂模运算（Montgomery power module）和蒙哥马利约减运算（Montgomery model reduction）统称蒙哥马利算法（Montgomery Algorithm）。


(资料图片仅供参考)

  • 蒙哥马利模乘运算：\(ab mod N\)
  • 蒙哥马利幂模运算：\(a^b mod N\)
  • 蒙哥马利约减运算：\(ab^{-1} mod N\)

蒙哥马利模乘

模乘是计算\(ab\pmod{N}\)。在普通计算模N时，利用的是带余除法，除法运算需要太多次乘法，计算复杂度较高，「蒙哥马利模乘」的思想就是利用进制表示简化除法运算，转化成位运算。

  • 蒙哥马利形式(Montgomery form, Montgomery domain)

为了计算\(ab\pmod{N}\)，需要找到一个\(R\)，然后使得\(\mathrm{a}^{\prime}\equiv\mathrm{aR}\pmod{\mathrm{N}},\mathrm{b}^{\prime}\equiv\mathrm{bR}\pmod{\mathrm{N}}\)。

这个\(R\)不是随便取的，需要满足两个条件：

  1. \(R = 2^k > N\) ，其中\(k\)是满足条件的最小正数，这就能保证除以\(R\)就相当于右移\(k\)位
  2. \(gcd(R,N)=1\)，这就可以求出\(m\)

在计算\(ab\pmod{N}\)时需要利用「蒙哥马利形式」。令\(X=a"b"\)，可以设计一个函数\(REDC(X)=XR^{-1}\pmod{N}\)，计算结果为\(X_1=REDC(X)=a"b"R^{-1}\pmod{N}=abR\pmod{N}\)，这样再调用一次函数计算\(REDC(X_1)=X_1R^{-1}\pmod{N}\)就能得到结果\(ab\pmod{N}\)。

这个函数\(REDC()\)就是蒙哥马利约减算法，即求\(XR^{-1}\pmod{N}\)。

所以蒙哥马利模乘可以分三步进行计算：

  1. 将输入\(aR^2,bR^2\)转成蒙哥马利形式，即\(aR=REDC(aR^2),bR=REDC(bR^2)\)；
  2. 做一次标准乘法得\(abR^2=aR*bR\)；
  3. 最后做一次REDC得\(abR=REDC(abR^2)\)；
  4. 注意上面三个步骤返回的是蒙哥马利形式的\(ab\)，即\(abR\)。若需要转换成正常形式的\(ab\)，需要再做一次\(REDC\)得\(ab=REDC(abR)\)；

代码实现

给出一个蒙哥马利模乘的Python实现计算 (23456789*12345678)%123456789，注意程序里面取\(R=2^{64}\)， 所以\(mod R\)相当于取低64bit，\(/R\)相当于右移64bit。

import mathclass MontMul:    """docstring for ClassName"""    def __init__(self, R, N):        self.N = N        self.R = R        self.logR = int(math.log(R, 2)) #log_2 ^ R        N_inv = MontMul.modinv(N, R)        self.N_inv_neg = R - N_inv    #N_inv_neg=R-N^{-1}        self.R2 = (R*R)%N    @staticmethod            def egcd(a, b):        if a == 0:            return (b, 0, 1)        else:            g, y, x = MontMul.egcd(b % a, a)            return (g, x - (b // a) * y, y) #g=gcd(a,b)    @staticmethod    def modinv(a, m):        g, x, y = MontMul.egcd(a, m)        if g != 1:            raise Exception("modular inverse does not exist")        else:            return x % m    def REDC(self, T):        N, R, logR, N_inv_neg = self.N, self.R, self.logR, self.N_inv_neg        m = ((T&int("1"*logR, 2)) * N_inv_neg)&int("1"*logR, 2) # m = (T%R * N_inv_neg)%R                t = (T+m*N) >> logR # t = int((T+m*N)/R)        if t >= N:            return t-N        else:            return t    def ModMul(self, a, b):        if a >= self.N or b >= self.N:            raise Exception("input integer must be smaller than the modulus N")        R2 = self.R2        aR = self.REDC(a*R2) # convert a to Montgomery form        bR = self.REDC(b*R2) # convert b to Montgomery form        T = aR*bR # standard multiplication        abR = self.REDC(T) # Montgomery reduction        return self.REDC(abR) # covnert abR to normal abif __name__ == "__main__":    N = 123456789    R = 2**64 # assume here we are working on 64-bit integer multiplication    g, x, y = MontMul.egcd(N,R)    if R<=N or g !=1:         raise Exception("N must be larger than R and gcd(N,R) == 1")    inst = MontMul(R, N)    input1, input2 = 23456789, 12345678    mul = inst.ModMul(input1, input2)    if mul == (input1*input2)%N:        print ("({input1}*{input2})%{N} is {mul}".format(input1 = input1, input2 = input2, N = N, mul = mul))

蒙哥马利模约简

蒙哥马利模约简（REDC）是蒙哥马利模乘最重要的部分，主要是计算 \(TR^{-1}\pmod{N} \gets REDC(T)\)，算法描述如下：

一般做模约减运算\(TR^{-1} mod N\)，相当于$\frac{T}{R}\pmod{N} $，需要做一次除运算，如何避免除法呢？

由于\(R=2^k\)，所以\(\frac{T}{R}\)相当于T右移k位，即\(T>>k\)。但右移k位可能会抹掉T低位中的一些1，如\(7÷4=0b111>>2=0b1=1\)，这个不是精确计算，而是向下取整的除法，当且仅当T是R的整数倍时，\(T/R=T>>k\)。所以实际上就是找一个\(m\)，使得\(T + m N\)是\(R\)的倍数，这样计算\(\frac{T+mN}{R}\)就相当于\((T+mN) >>k\) 。

  • \(m\)如何找？

由于\(gcd(R,N)=1\)，根据扩展欧几里得算法得：有\(RR"-NN"=1\)，且有\(1

扩展欧几里得:

若\(gcd(a,b)=1\)，则必存在整数\(x,y\)，使得\(ax+by=gcd(a,b)=1\)。

\(\begin{gathered}\mathrm{T+mN}\equiv0{\pmod{R}} \\\mathrm{TN"+mNN"\equiv0}\pmod{R} \\\mathrm{TN}^{\prime}+\mathrm{m}(\mathrm{RR}^{\prime}-1)\equiv0{\pmod{R}} \\\mathrm{TN}^{\prime}\equiv\mathrm{m}\pmod{\mathrm{R}} \end{gathered}\)

这样就求出了\(m=TN"\pmod{R}\)。

所以在已知\(a,b,N\)，并计算出\(a",b",R,T\)下，蒙哥马利约减算法\(REDC(T)=TR^{-1}\pmod{N}\)如下：

  1. 计算\(N"=-N^{-1}\pmod{R},m=TN"\pmod{R}\)；
  2. 计算\(y=\frac{T+mN}{R}\)，即将\(T+mN\)右移\(k\)位；
  3. 若\(y>N\)，则\(y=y-N\)，由于\(\mathrm X<\mathrm N^2,\mathrm m<\mathrm R,\mathrm N<\mathrm R\)，所以\(0
  4. 返回\(y=TR^{-1}\pmod{N}\)；

蒙哥马利幂模运算

蒙哥马利幂模运算是快速计算\(a^b mod N\)的一种算法，是RSA加密算法的核心之一。

蒙哥马利幂模的优点在于减少了取模的次数（在大数的条件下）以及简化了除法的复杂度（在2的k次幂的进制下除法仅需要进行左移操作）。

计算方式是将幂模运算转化为模乘运算

例如：求D=C^15 % N

由于：ab % n = (a % n)(b % n) % n

所以令：

C = C%N

C1 =C*C % N =C^2 % N

C2 =C1*C % N =C^3 % N

C3 =C2*C2 % N =C^6 % N

C4 =C3*C % N =C^7 % N

C5 =C4*C4 % N =C^14 % N

C6 =C5*C % N =C^15 % N

即：对于E=15的幂模运算可分解为6 个乘模运算。

归纳分析以上方法可以发现：对于任意指数E，都可采用以下算法计算 D=C^E % N：

D=1WHILE E>0  IF E%2=0    C=C*C % N    E=E/2  ELSE    D=D*C % N    E=E-1RETURN D

继续分析会发现，要知道E何时能整除 2，并不需要反复进行减一或除二的操作，只需验证E 的二进制各位是0还是1就可以了，从左至右或从右至左验证都可以，从左至右会更简洁。

D=1FOR i=n TO 0  D=D*D % N  IF e=1//e是E的最后一位【判断E是否为奇数】    D=D*C % N  RETURN D

这样，模幂运算就转化成了一系列的模乘运算。

/*例如求D=C^15%N 由于：C*k % n = (C % n)*(k % n) % n 所以令: 【奇数】 C1 = C*C % N =C^2 % N       1   15   C2 = C1*C % N =C^3 % N      3   7 【奇数】C3 = C2*C2 % N =C^6 % N C4 = C3*C % N =C^7 % N      7   3 【奇数】C5 = C4*C4 % N =C^14 % N C6 = C5*C % N =C^15 % N     15  1 蒙哥马利幂模运算*/   #include  using namespace std; typedef long long  __int64;  __int64 Montgomery(__int64 base,__int64 exp,__int64 mod)  {      __int64 res = 1;      while(exp)      {          if ( exp&1 )  //取exp的最后一位为1（奇数）            res = (res*base) % mod;          exp >>= 1;    //exp/2        base = (base*base) % mod;      }      return res;  }  int main()  {      //base 底数，exponential　指数，mod 模      __int64 base,exp,mod;                   //base^exp % mod    base=12,exp=15,mod=99;    cout << base<<"^"<

复杂度分析

  • 将模除运算转换为移位运算；

  • 当出现大量模乘运算时，可以通过并行运算进行预计算，节省时间；

参考

  1. https://en.wikipedia.org/wiki/Montgomery_modular_multiplication
  2. 密码学中的模乘算法——蒙哥马利模乘（Montgomery Modular Multiplication）
  3. 蒙哥马利约减算法
  4. 蒙哥马利模乘
  5. 蒙哥马利算法(Montgomery Algorithm)|蒙哥马利约简、模乘、模幂

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