后量子密码算法套件

归藏 ARCANE

以格为基石，面向后量子时代构建简洁、可靠、可高效实现的密码保护能力。

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归藏 ARCANE 主视觉：软猬 Mithril 与玄色 Octarine

算法概览

一脉归藏，
两种密码能力

归藏（ARCANE）是一套基于格的后量子密码算法套件，由归藏-软猬与归藏-玄色组成，分别提供密钥封装与数字签名能力。

两套方案均以 Radical Ring Learning With Rounding（Radical Ring-LWR）为安全基础：通过 Radical Ring 的结构化运算，支持细粒度调节安全等级，并采用二次幂模数以兼顾高效实现与可预测的正确性行为。

设计原则

结构化运算，面向实现

Ⅰ

精细参数选择

Radical Ring 的扩展参数可用于细粒度扩展安全等级，而不必仅依赖增大模块秩或环维度。

Ⅱ

可验证的正确性

对结构化舍入带来的误差给出闭式界与精确分析，使失败与拒绝行为可被审阅和评估。

Ⅲ

统一协同

两套方案共享统一的采样、打包与多项式乘法框架，并给出覆盖 128、256、512 位安全等级的具体参数。

算法 / 01 · 密钥封装机制

归藏-软猬 ARCANE–MITHRIL

基于 Radical Ring-LWR、经 Fujisaki–Okamoto 变换构造的 IND-CCA 安全密钥封装机制。

归藏-软猬（ARCANE-Mithril）是构建在 Radical Ring Learning With Rounding 问题之上的密钥封装机制（KEM）。Radical Ring 的扩展参数支持细粒度调节安全等级，同时保持二次幂模数与结构化运算带来的实现便利。

具体参数覆盖 128、256 与 512 位安全等级，并提供面向 AVX2 和 Arm Cortex-M4 的实现。方案沿用 Saber/ML-KEM 的构造脉络，并通过结构化舍入的精确错误分析评估正确性。

安全设计

归藏-软猬由公钥加密方案经 Fujisaki–Okamoto 变换导出。在量子随机预言机模型（QROM）中，其 IND-CCA 安全性归约到 RR-LWR 与 SelfTarget-RR-SIS 问题；对舍入误差给出闭式界。

归藏-软猬算法插图
归藏-玄色算法插图

算法 / 02 · 数字签名方案

归藏-玄色 ARCANE–OCTARINE

基于 Radical Ring-LWR、采用 Fiat–Shamir with Aborts 范式的 EF-CMA 安全数字签名方案。

归藏-玄色（ARCANE-Octarine）是一套基于 Radical Ring Learning With Rounding 问题的后量子数字签名方案。方案利用 Radical Ring 的结构化运算，并与归藏-软猬共享统一的采样、打包和多项式乘法框架。

方案沿用 ML-DSA 的构造脉络，遵循 Fiat–Shamir with Aborts 范式。具体参数覆盖 128、256 与 512 位安全等级，并实现 AVX2 和 Arm Cortex-M4 版本。

安全与实现

在量子随机预言机模型（QROM）中，归藏-玄色的 EF-CMA 安全性归约到 RR-LWR 与 SelfTarget-RR-SIS 问题。对二次幂模数下的最小熵损失给出更紧的安全归约，Cortex-M4 上的签名验证在部分对比参数下具有优势。

技术资源

文档与代码

每套算法均提供中文、英文规范文档及对应的参考实现。

研究基础

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    IACR Cryptology ePrint Archive, 2026/2078.

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设计团队

归藏 ARCANE 团队

成员按字母顺序列出，来自不同国家与机构的密码学研究者与工程专家。

  1. Jose Maria Bermudo MeraPQShield｜比利时
  2. Joppe W. BosNXP Semiconductors｜比利时
  3. Angshuman KarmakarIndian Institute of Technology Kanpur｜印度
  4. Joost RenesNXP Semiconductors｜美国
  5. Sujoy Sinha RoyGraz University of Technology｜奥地利
  6. Michiel Van BeirendonckBelfort Labs｜比利时
  7. Frederik VercauterenKU Leuven｜比利时
  8. 王鹏 Peng Wang中国科学院大学密码学院｜中国
  9. 王跃武 Yuewu Wang中国科学院大学密码学院｜中国
  10. 郑昉昱 Fangyu Zheng中国科学院大学密码学院｜中国