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[導(dǎo)讀] 2019年4月19日,第十四期北大軟微-八分量協(xié)同實(shí)驗(yàn)室學(xué)術(shù)沙龍活動如期展開。本次技術(shù)沙龍圍繞著橢圓曲線并行加速的研究展開討論。北京大學(xué)的沈晴霓教授、方躍堅副教授、Trias胡志琳以及軟微學(xué)院眾

2019年4月19日,第十四期北大軟微-八分量協(xié)同實(shí)驗(yàn)室學(xué)術(shù)沙龍活動如期展開。本次技術(shù)沙龍圍繞著橢圓曲線并行加速的研究展開討論。北京大學(xué)的沈晴霓教授、方躍堅副教授、Trias胡志琳以及軟微學(xué)院眾位博士生、碩士生參與了此次沙龍,并由方躍堅老師和博士生馮新宇做出分享。

此前我們提到,同 RSA 公鑰密碼相比,橢圓曲線密碼提供了更高的單位比特安全強(qiáng)度 , 160 位密鑰長度的橢圓曲線密碼提供的安全強(qiáng)度,相當(dāng)于 1024 位密鑰長度的 RSA 密碼提供的安全強(qiáng)度。在這種背景下,對運(yùn)算進(jìn)行優(yōu)化便具有重要意義,并行加速便是優(yōu)化運(yùn)算的一種方式。

橢圓曲線加密的并行性處理方式到目前尚在學(xué)術(shù)界討論階段,是一個比較前沿的研究方向。就目前從技術(shù)角度而言,并行性存在著安全隱患和效率提升不明顯等問題,所以這項(xiàng)技術(shù)尚未大規(guī)模落地投入應(yīng)用。即便是以比特幣為代表的加密貨幣這樣的輕量級應(yīng)用,出于種種顧慮,也未采用并行加速。

方躍堅老師首先提出4種可能提升橢圓加密算法效率的方式,分別是多線程并行、GPU并行、專用硬件并行處理器、SSE指令加速。方老師在介紹這4種方法之余,還從不同角度比較了他們相互的優(yōu)劣,如GPU并行雖然單位時間內(nèi)總吞吐量較高,但單個運(yùn)算卻不如CPU;專用硬件雖然能較為容易的將點(diǎn)乘轉(zhuǎn)化為點(diǎn)加提升速度,在抗攻擊等方面則存在一些問題。

博士生馮新宇則相對詳細(xì)的從不同的論文中篩選出幾種可能會提高效率的算法。它們都是從一個等式出發(fā):Q=KP。在這個等式中,K是一個大整數(shù),P相當(dāng)于私鑰,Q相當(dāng)于公鑰,所有這些算法都是通過對整數(shù)K進(jìn)行轉(zhuǎn)化來減少點(diǎn)運(yùn)算的次數(shù)。想要提升效率,就要找到一個快速計算出K·P結(jié)果的辦法,既然P不能變,那就只能從K來入手。

下面是馮博對這些算法逐一做出簡述:

二進(jìn)制算法:將K轉(zhuǎn)換成2進(jìn)制(即2的冪)的形式,然后再進(jìn)行背點(diǎn)運(yùn)算和點(diǎn)加運(yùn)算,時常和滑動窗口方法結(jié)合起來使用。

窗口NAF方法:通過編碼來減少比特位中含1的個數(shù),從而減少點(diǎn)加的次數(shù)。但是有一個缺點(diǎn),即不能抗邊信道攻擊。

邊信道攻擊(SCA, Side Channel Attack)是一種通過分析密碼設(shè)備泄露的邊信道信息來推測秘鑰的密碼分析方法。

滑動窗口方法:通過跳過比特值為0的位來減少點(diǎn)加的次數(shù)。

Montgomery:Montgomery 型橢圓曲線定義為E :By2 =x3 +Ax2 +x。此處 , A , B ∈ Fpn并且B(A2 -4)≠0。Euclid 加法鏈?zhǔn)菨M足如下條件的加法鏈 :v1 =1 , v2=2 , v3 =v1 +v2,對所有的 3 ≤i ≤l -1 ,如果 vi =vi -1 +vj(j 《i -1),則 vi +1 =vi +vi -1或 vi +1 =vi +vj。通過輾轉(zhuǎn)相減可以求得計算任意整數(shù) k 的加法鏈,但該加法鏈的長度取決于選取的減數(shù)g ,求最短加法鏈問題是一個 NP 完全問題。

NP完全問題,是世界七大數(shù)學(xué)難題之一。NP的英文全稱是Non-deterministic Polynomial的問題,即多項(xiàng)式復(fù)雜程度的非確定性問題。簡單的寫法是 NP=P?,問題就在這個問號上,到底是NP等于P,還是NP不等于P。

固定窗口方法:預(yù)存P的i倍來減少點(diǎn)加次數(shù)。這種方法很容易理解,即將幾種可能的情況提前算好,使用的時候直接拿來取用,提升效率的辦法。

沈老師提出了一些問題,如加密簽名驗(yàn)證等繁瑣的工作能否交給架構(gòu),而非用戶來處理,并行性能否做出多機(jī)分布式等,交給大家集思廣益,作為以后討論的方向。最后,除了在硬件上入手外,大家總結(jié)了一下提速的兩個大方向,一是優(yōu)化算法,二是拆分多線程。

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