公钥密码处理芯片的设计与实现

以RSA算法为例,探讨了公钥密码处理芯片的设计与实现.首先提出了公钥密码芯片实现中的核心问题,即大整数模幂运算算法和大整数模乘运算算法的实现;然后针对RSA算法,提出了Montgomery模乘算法的CIOS方法的一种新的快速硬件并行实现方法,其中采用了加法与乘法并行运算以及多级流水线技术以提高性能,较大地减少了乘法运算时间,提高了模乘器的性能.     

一种基于CSA加法器的Montgomery模幂乘硬件实现算法

提出了一种改进的Montgomery模乘和模幂算法,该算法采用5-to-2 CSA加法器来实现Montgomery模乘算法中的超长大数加法。目前使用CSA加法器的其他模乘算法在模乘结果输出时均需要用CPA加法器来处理CSA加法器的输出结果,而本文提出的算法使得模乘运算的输入输出操作数均可采用保留进位形式,避免了进行超长操作数的CPA加法这一耗时的操作,因此显著减少了模乘运算所需时钟周期,提高了数据处理的时间效率,并加快了RSA模幂运算的速度。     

一种大数模幂的硬件实现设计

提出了一种实现大数模幂的硬件设计方法。其中的大数模乘部分基于基2的Montgomery改进算法，采用模乘心动阵列结构，提出了一种双边沿触发串行计算的新结构，节约了面积，同时可以达到较高的时钟频率。模幂部分基于M-ary算法，减少了所需模乘运算的次数。并比较了这种实现方法与常见的L-R二进制幂算法的实现方式速度上的改进。     

Montgomery算法的研究与实现

分析了Montgomery算法，指出用改进的预计算Montgomery算法实现模幂运算的过程，分析并比较了两种实现模采和模幂乘算法。并分别用C^ 和Modeleim进行仿真，得出仿真测试结果。     

大数模幂乘运算的VLSI实现

信息加密,数字答乐,身份证等等是信息安全领域的重要内容,只有公钥密友体制才能很好地解决这些问题,大数模幂乘运算是许多公钥密友体制的核心运算,也是运算效率提高的瓶颈。基于Ｍｏｎｔｇｏｍｅｒｙ模乘变换,构造了一种新型的脉动阵列架构模乘运算器。结合简单二进制幂运算算法,采用０．８μｍ ＣＭＯＳ工艺,成功地设计并制造了２５６ｂｉｔ模幂乘运算器ＴＨＭ２５６,电路规模为１８６７７门,芯片面积为１７．６３ｍｍ６     

一种大数模幂的快速实现方法

在密码算法中经常会遇到大整数的乘法。论文提出了对传统BR算法的改进方法,能明显提高大数模幂乘运算的效率,从而大大缩短加解密的时间,提高加解密的效率。     

一种用于公钥密码系统的新型可变Radix快速乘法硬件算法

本文提出了一种新型的可变ｒａｄｉｘ快速乘法硬件算法，算法中，采用了二进制数的冗余数表示方法，使二个大数（大到５１２ｂｉｔ位或更大）的相加在Ｏ（１）时间内完成而无需等待进位；其次，提出了可变ｒａｄｉｘ快速乘法思想，使算法比ｒａｄｉｘ－４的乘法算法速度提高３３％，比ｒａｄｉｘ－８的乘法算法速度提高１１％而硬件实现更为简单，算法还能克服在较坏和最坏条件下，ｒａｄｉｘ－８乘法算法速度严重下降的缺陷，是一种可以作为核心运算有效地使用在许多公钥密码体制（如ＲＳＡ）硬件ＶＬＳＩ实现中的新型快速算法。     

蒙哥马利算法在RSA公钥算法中的应用

RSA算法是第一个能同时用于加密和数字签名的算法,是一个被研究的最广的算法,从提出到现在经历了各种攻击的考验,逐渐为人们接受,普遍认为是目前最优秀的公钥算法之一。但是幂模运算是RSA的速度瓶颈,而模幂运算又可以转化为平均(3e)/2次的模乘运算,蒙哥马利算法被认为是计算大数模乘的最快算法,利用蒙哥马利算法对幂模运算的改进可以大大提高RSA的加解密效率。实验证明,使用1 024位密钥加密文件,利用蒙哥马利算法改进后的RSA算法的加密耗时减少了3/4左右。     

高性能可扩展公钥密码协处理器研究与设计

 本文提出了一种高效的点乘调度策略和改进的双域高基Montgomery模乘算法,在此基础上设计了一种新型高性能可扩展公钥密码协处理器体系结构,并采用0.18μm 1P6M标准CMOS工艺实现了该协处理器,以支持RSA和ECC等公钥密码算法的计算加速.该协处理器通过扩展片上高速存储器和使用以基数为处理字长的方法,具有良好的可扩展性和较强的灵活性,支持2048位以内任意大数模幂运算以及576位以内双域任意椭圆曲线标量乘法运算.芯片测试结果表明其具有很好的加速性能,完成一次1024位模幂运算仅需197μs、GF(p)域192位标量乘法运算仅需225μs、GF(2^m)域163位标量乘法运算仅需200.7μs.     

一种新的快速幂剩余算法

本文提出了一种新的快速幂剩余算法，这种算法利用平方剩余和乘同余的对称特性，减少了幂剩余算法的求模运算量，并缩短了乘法和求平方的计算时间．从而提高了整个幂剩余算法的速度．