基于分布式GPU的彩虹表密码攻击系统

彩虹表是密码破解中最常用的工具。利用CPU构造彩虹表占用时间、空间巨大,已经成为限制彩虹表应用的最大问题。针对彩虹表存在的查找时间、构造时间、占用内存空间瓶颈问题进行了研究。采用高速 GPU 改进彩虹表构造方法,建立彩虹表参数与时空关系模型,分析得出实际中可选取的参数值。设计实现了基于分布式GPU 的彩虹表密码破解优化系统,包括密文提取模块、密文分发模块、GPU 处理模块和彩虹表模块。系统实践证明,该方法能有效提高密码破解效率,降低彩虹表对时间空间资源的占用,增加彩虹表实际可破解的密码长度。     

基于GPU的MD5高速解密算法的实现

MD5快速碰撞算法由于不支持逆向过程而无法在MD5密码攻击中得到实际应用。针对上述问题,通过分析基于图形处理单元(GPU)的MD5密码并行攻击算法原理,设计基于GPU的MD5高速解密算法,在此基础上实现一个MD5高速密码攻击系统。测试结果证明,该算法能有效加快MD5密码破解速度。     

Jacobi和Laplace算法在GPU平台上的设计与实现

随着半导体工艺的发展,GPU的浮点计算能力迅速提高。如何把GPU处理技术应用到非图形计算领域成为体系结构以及高性能计算领域的热点研究问题。Jacobi和Laplace是科学计算领域常用的计算核心。本文基于AMD的流处理GPU平台设计并实现了这两个算法,相对于CPU平台取得了很好的加速效果。     

基于GPU的遥感图像配准并行程序设计与存储优化

遥感图像配准是遥感图像应用的一个重要处理步骤.随着遥感图像数据规模与遥感图像配准算法计算复杂度的增大,遥感图像配准面临着处理速度的挑战.最近几年,GPU计算能力得到极大提升,面向通用计算领域得到了快速发展.结合GPU面向通用计算领域的优势与遥感图像配准面临的处理速度问题,研究了GPU加速处理遥感图像配准的算法.选取计算量大计算精度高的基于互信息小波分解配准算法进行GPU并行设计,提出了GPU并行设计模型;同时选取GPU程序常用面向存储级的优化策略应用于遥感图像配准GPU程序,并利用CUDA(compute unified device architecture)编程语言在nVIDIA Tesla M2050GPU上进行了实验.实验结果表明,提出的并行设计模型与面向存储级的优化策略能够很好地适用于遥感图像配准领域,最大加速比达到了19.9倍.研究表明GPU通用计算技术在遥感图像处理领域具有广阔的应用前景.     

基于GPU的遥感图像IHS小波融合并行算法设计与实现

遥感图像融合是遥感图像应用的一个重要处理步骤。随着遥感图像数据规模与融合算法计算复杂度的增大,遥感图像融合面临着处理速度的挑战。最近几年,GPU计算能力得到极大提升,面向通用计算的应用得到了快速发展。本文基于GPU编程模型和硬件特性,深入研究了遥感图像融合的并行加速算法,提出了适合融合执行流的并行映射模型。本文选取计算量大、计算精度高的IHS增强小波融合算法进行GPU并行设计,并针对主流的GPU平台在数据传输、循环优化、线程设计等方面进行了优化,最后在nVIDIA GTX 460 GPU上进行了实验。实验结果表明,本文设计的并行映射模型及优化策略能够很好地适用于遥感图像融合应用,最大加速比达到了114倍。研究表明,GPU通用计算技术在遥感图像处理领域具有广阔的应用前景。     

基于GPU的密文分组随机链接加密模式的研究

大部分传统的分组加密模式不能有效应用于GPU上。分析传统加密工作模式,结合GPU并行计算的要求提出一种满足GPU执行要求的、高效的、安全的分组加密模式——密文分组随机链接加密模式(RCBC)。该模式不但执行效率高,并且增加了破解难度。实验结果表明,在CPU_GPU上采用RCBC的密码算法在处理数据时,呈现出高效的处理能力。     

基于GPU的RUB算法研究与实现

GPU通用计算已经在很多领域中得到应用,包括金融、石油、天文学、流体力学、信号处理、电磁仿真、模式识别、视频压缩等领域。将GPU通用计算应用到P2P协议中,通过使用全局存储器和共享存储器两种方法把BitTorrent协议中的随机邻居节点选择算法和随机文件块选择算法（RUB）映射到GPU上,用GPU加速了BitTorrent协议文件块的分发。     

采用GPU的ZIP密码恢复算法

常用的zip密码恢复软件使用通用处理器进行密码恢复,每秒尝试密码次数少,往往需要很长时间才能找到正确密码。为了提高密码破解效率,提出了GPU平台上的快速ZIP密码恢复算法,针对GPU的特点,重点优化了寄存器使用以及存储器访问,对AES和HMAC算法进行了并行优化,充分发挥了GPU大规模并行运算的优势,并利用ZIP文档格式中的密码校验位提前筛选密码,大部分错误密码都不需要进行后续运算。实验结果表明,恢复AES-128加密的ZIP文档,基于GPU的算法实现了11.09倍的加速比。     

CPU/GPU 异构环境下图像协同并行处理模型

随着GPU通用计算能力的不断发展,一些新的更高效的处理技术应用到图像处理领域.目前已有一些图像处理算法移植到GPU中且取得了不错的加速效果,但这些算法没有充分利用CPU/GPU组成的异构系统中各处理单元的计算能力.文章在研究GPU编程模型和并行算法设计的基础上,提出了CPU/GPU异构环境下图像协同并行处理模型.该模型充分考虑异构系统中各处理单元的计算能力,通过图像中值滤波算法,验证了CPU/GPU环境下协同并行处理模型在高分辨率灰度图像处理中的有效性.实验结果表明,该模型在CPU/GPU异构环境下通用性较好,容易扩展到其他图像处理算法.     

基于GPU的遥感图像融合并行算法研究

基于通用GPU并行计算技术,结合遥感图像数据融合处理特点,利用NVIDIA公司的CUDA编程框架,在其GPU平台上对BROVEY变换和YIQ变换融合算法进行了并行研究与实现.实验结果表明,随着遥感图像融合算法的计算复杂度、融合处理的问题规模逐渐增加,GPU并行处理的加速性能优势也逐渐增大,GPU通用计算技术在遥感信息处理领域具有广阔的应用前景.     

ORSCA-GPU: one round stream cipher algorithm for GPU implementation

Data confidentiality is one of the most critical security services. Many encryption algorithms are currently used to provide data confidentiality. That is why there are continuous research efforts on the design and implementation of efficient cipher schemes. For this purpose, different lightweight cipher algorithms have been presented and implemented on GPUs with different optimizations to reach high performance. Some examples of these ciphers are Speck, Simon which both require less latency compared to Advanced Encryption Standard (AES). However, these solutions require a higher number of rounds but with a more simple round function compared to AES. Therefore, in this paper, a new cipher scheme called “ORSCA” is defined which only requires one round with the dynamic key-dependent approach. The proposed cipher is designed according to the GPU characteristics. The proposed one-round stream cipher solution is suitable for the high data rate applications. According to the performance results, it can achieve high data throughput compared to existing ones, with throughput greater than 5 Terabits/s on a Tesla A100 GPU. Thus, this approach can be considered as a promising candidate for real-time applications. Finally, the security level is ensured by using the dynamic cryptographic primitives that can be changed for each new input message (or for a set of messages: sub-session key). Thus, the proposed solution is a promising candidate for high secure GPU cryptographic algorithms.

     

基于CPU/GPU异构模式的高光谱遥感影像数据处理研究与实现

近年来,基于GPU的新型异构高性能计算模式的蓬勃发展为众多领域应用提供了良好的发展机遇,国内外遥感专家开始引入高性能异构计算来解决高光谱遥感影像高维空间特点所带来的数据计算量大、实时处理难等问题。在此简要介绍了高光谱遥感和CPU/GPU异构计算模式,总结了近几年国内外基于CPU/GPU异构模式的高光谱遥感数据处理研究现状和问题;并面向共享存储型小型桌面超级计算机,基于CPU/GPU异构模式实现了高光谱遥感影像MNF降维的并行化,通过与串行程序和共享存储的OpenMP同构模式对比,验证了异构模式在高光谱遥感处理领域的发展潜力。     

基于CUDA的高效IDEA加密算法设计与实现

为了实现一个高效的加密算法,本文充分利用图形处理器(GPU)的并行处理能力,提出基于CUDA实现IDEA加密算法的方法,对该方法的设计和实现进行详细的阐述,并通过实验与传统的基于CPU的实现方法进行性能比较,基于CUDA的IDEA实现速度上远远高于基于CPU的实现.     

可重构密码协处理器的概念及其设计原理

提出了可重构密码协处理器的概念并论述了其设计原理。所谓可重构密码协处理器实际上是一个其内部逻辑电路结构和功能可被灵活改变的密码处理单元,它能够在主处理器的控制和驱动下灵活、快速地实现多种不同的密码操作,以便适应不同密码算法的需求。基于可重构密码协处理器的可重构密码系统具有灵活、快速、安全的特点,在保密通讯和网络安全等领域中具有良好的应用前景。     

基于Web的地形匹配系统设计与开发

文章分析了当前图像匹配的应用领域以及地形匹配处理相关应用,提出了构建基于Web的地形匹配系统体系。地形匹配系统整个体系架构统由web网站、消息调度服务器、文档服务器、匹配处理服务四部分组成,其中网站系统、消息调度服务器、文档服务器托管在阿里云服务器中,匹配处理服务部署在另一台GPU服务器上面,web网站通过消息传递机制与匹配处理服务进行通信,实现GPU地形匹配计算与地图网站的功能分离。文章对系统实现所依赖的软件环境进行了介绍,实现了对匹配算法的封装,并描述了地形匹配处理流程,并对系统页面进行了设计,并结合实例对系统地形匹配应用结果进行了分析。     

公钥密码体制在网上银行中的应用

互联网用户的个人信息一直是黑客们“攻击”的重点,其中网上银行用户账号被盗的案件更是让许多人感到担心。本文对公开密钥密码体制的原理以及由于其在现实中的应用而产生的身份认证、数字签名、数字证书等概念做了简单介绍。本文同时指出了这些原理及概念在网上银行交易中各个环节上所起到的作用以及保证网上银行账户安全链条上的薄弱环节。