基于GPU集群实现MD5的快速破解

从单个GPU异构并行系统来看,其性能还是比较有限,文章阐述了基于GPU集群的CUDA架构实现过程,详细分析基于GPU集群进行MD5快速破解的编译过程,并对破解程序进行测试研究,对其运行结果进行测试和分析,探讨搭建GPU高性能计算集群及其进行MD5算法的快速破解的过程。     

寻找难以破解的密码：MD5在线破解网站评测

网络时代,小小的密码犹如我们隐私的一把锁,各路黑客都窥视着它。不管是QQ密码、网游密码还是论坛密码,都是黑客们窃取的对象。那如何保护我们的密码不被破解呢？在设置密码这一阶段最重要,密码设强了,黑客自然就不好偷!今天笔者就以论坛密码的MD5破解为例,对五家MD5在线破解网站进行全面的横向对比评测,从评测结果中大家就不难看出哪些密码是弱密码,哪些密码是强密码了。     

国际密码学会议(Crypto''''2004)上传来佳音:中国学者破解MD5

8月17日，国际密码学会议(Crypto’2004)在美国加州召开。会上，来自我国山东大学的王小云教授做了破译MD5，HAVAL-128、MD4和RIPEMD算法的报告。当她公布了MD系列算法的破解结果时，与会者长时间热烈鼓掌。王小云教授的报告之所以引起如此大的反响是因为她的研究成果作为密码学领域的重大发现宣告了固若金汤的世界通行密码标准MD5堡垒的轰然倒塌．引发了密码学界的轩     

基于OpenCL的MD5破解算法

在基于GPU的异构平台上,采用开放计算语言(OpenCL)实现破解算法,利用分轮生成攻击密码、图形渲染管线加速存取以及多密码并行等方法对算法进行优化,在Intel四核CPU Q8230(2.3 GHz)和一片NVIDIA GT200组成的平台上进行实验。实验结果表明,在相同CPU平台上该算法能够获得高于破解软件John the ripper 17倍的破解速度。     

基于MD5算法安全性研究发展及分析

针对当前手机应用开发中用户信息等重要数据的安全问题,提出了一种MD5加密算法对用户信息进去加密。MD5是一种安全性很高的单向加密Hash函数,通过对该算法的深入研究,介绍了关于MD5的算法原理及其特性和破解原理进行阐述,得出MD5算法目前是一种常用并且安全的加密算法。     

基于CUDA架构的FFT并行计算研究

FFT（快速傅里叶变换）是基于提高DFT（离散傅里叶变换）计算的高效算法,它在众多科学和工程领域都得到了广泛的应用。自FFT算法出现以后,从早期的以降低复杂度到近年以来的大规模并行FFT计算,各种优化算法得到广泛的研究。在并行运算领域中,随着可编程的、并行化GPU的不断推广,特别是通用并行统一计算架构CUDA的出现,极大增强了GPU的计算能力,在编程和优化等方面都有显著地提升。鉴于此,本文在分析FFT算法实现的基础上,研究了一种适合GPU运算的FFT并行计算方法,并通过CUDA架构实现了FFT算法在GPU上的运算。该方法的引入在理论不计算数据传输的情况下,使一维FFT运算时间的复杂度由O（N logN2）可以降到O（N/rlogN2）。通过验证,本文提出的CUDA的并行FFT方法得到较好的加速效果,在精度计算上也符合实际的要求,从而证明了该方法的正确性和有效性。     

MD5算法体会

本文详细介绍了MD5算法的原理 ,并举了一个其他应用实例———MD5算法用于INTERNET口令保护 ,并对MD5算法的安全性进行了分析。     

基于CUDA的k-means算法并行化研究

k-means算法在面对大规模数据集时,计算时间将随着数据集的增大而成倍增长。为了提升算法的运算性能,设计了一种基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)编程模型的并化行k-means算法,即GS_k-means算法。对k-means算法进行了并行化分析,在距离计算前,运用全局选择判断数据所属聚簇是否改变,减少冗余计算;在距离计算时,采用通用矩阵乘加速,加快计算速度;在簇中心点更新时,将所有数据按照簇标签排序分组,将组内数据简单相加,减少原子内存操作,从而提高整体性能。使用KDDCUP99数据集对改进算法进行实验,结果表明,在保证实验结果的准确性的情况下,改进算法加快了计算速度,与经典的GPUMiner算法相比加速比提升5倍。     

基于CUDA的快速车牌字符识别

传统的车牌识别研究主要目的是提高识别准确率.利用CUDA技术在准确率不降低的情况下实现识别速度的提高.为此,对常用的SVM分类方法进行改进,使其能够在GPU上实现并行计算,再利用改进后的SVM训练和预测车牌字符数据.实验结果表明,相对于运行在CPU上的LIBSVM方法,经过改进的在GPU上运行的SVM方法能够带来1-30倍训练速度和50-72倍预测速度的提高,且随着样本数量的增加,加速效果会更加显著.     

CUDA架构下的三维弹性静力学边界元并行计算

针对传统边界元法计算量大、计算效率低的问题,以三维弹性静力学的边界元法为对象,将基于CUDA的GPU并行计算应用到其边界元计算中,提出了基于CUDA架构的GPU并行算法.该算法首先对不同类型的边界元系数积分进行并行性分析,描述了相关的GPU并行算法,然后阐述了边界元方程组的求解方法及其并行策略.实验结果表明,文中算法较传统算法具有显著的加速效果.     

基于统一计算设备架构技术的并行图像处理研究

对统一计算设备架构CUDA技术进行研究,分析了CUDAGPU的显著特性,总结了CUDA的通用并行程序模式,详细介绍了用CUDA实现直方图均衡化的过程,接着简要介绍了CUDA在其它图像处理算法中的应用;最后对比CPU和GPU计算256级直方图均衡化的时间,实验结果表明随着图像像素的增大,CUDA可以把计算速度提高40多倍,在其它的图像算法中,甚至可以上百倍地提高速度.     

基于CUDA的位并行近似串匹配算法

为满足文本检索、计算生物学等领域海量数据匹配对高性能计算的要求,提出一种基于计算统一设备架构(CUDA)的位并行近似串匹配算法。结合图形处理器(GPU)的高并行计算结构及存储带宽特性,通过优化数据存储方式,实现并行化动态规划矩阵算法(BPM)的加速,并对加速性能进行对比测试。实验结果表明,BPM算法通过GPU加速能获得20倍左右的加速比。     

图形处理器CUDA编程模型的应用研究

由于图形处理器(GPU)最近几年的快速发展,基于 GPU 的通用计算已经成为一个新的研究领域.通过对nVIDIA 公司最新的通用计算 GPU 编程模型-CUDA 的研究,阐明了 CUDA 应用程序的结构和它本身特征,讨论和分析了 CUDA 编程方法与普通 CPU 编程的差别,并以 H.264 数字视频编解码中,以消除宏块边界锯齿为主要目的的去块滤波模块为实例.详细描述了 CUDA 编程的方法和特点,最后通过与 CPU 编程实现的去块滤波模块的性能比较,揭示了 CUDA 在计算能力上的优势,为进一步优化编解码器性能和 GPU 通用计算提供了新的方法和思路.     

基于CUDA的3G视频清晰度评估方法

针对传统视频清晰度评估方法实时性较差的问题,利用统一计算架构(CUDA)高度并行性的特点,提出一种基于CUDA的3G视频清晰度评估方法。实验结果表明,与传统的视频清晰度评估方法相比,该方法能在保证准确评估视频清晰度的同时缩短算法的执行时间,计算速度约是传统串行算法的30倍。     

基于MD5算法的身份鉴别技术的研究与实现

MD5报文摘要算法是一种应用广泛的身份认证算法，该文首先对数据加密技术进行了简要的概述，在剖析MD5算法工作原理的基础上，结合DES加密算法，采用加入时间戳、绑定IP地址的基于MD5文摘算法的一次一密方法，给出一个对访问用户口令加密的安全实现，并成功地应用于某高校“艺术类远程招生与考试管理系统”。     

一种采用MD5加密算法防止URL攻击的方法

在简要分析当前URL攻击手段的基础上,提出一种使用MD5加密算法有效防止URL攻击的方法,按照URL合法性检测流程,设计基于Java MVC轻量级框架Struts的测试方案,比较MD5和DES算法在URL参数加密过程中的性能。     

对MD5的改进及其安全性分析

针对MD5的碰撞攻击,分析了差分分析的步骤和方法;针对消息预处理导致了分组块数增加这一缺陷,提出了修改步函数的方法,能阻止选择好的差分路径,限制消息修改技术的使用,增强了抗碰撞攻击的能力。实验结果表明改进后算法的效率比消息预处理方案的效率高。     

基于MD5的单点登录设计

针对异构条件下多系统、多帐户应用环境,提出了一种在系统集成中的单点登录模型。分析各系统的用户角色和权限的分配机制,进行共性提取,建立一个中央用户管理模块,实现对集成系统的用户统一管理。采用二次登录策略,使用MD5加密技术生成令牌,通过令牌验证机制,实现了异构环境下单点登录功能,并提高系统的安全性。文章以一个具体的示例――海南农业信息系统为例说明了单点登录在系统集成中的实际应用,并给出了具体的设计过程。