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大数乘法是公钥加密系统中最为核心的模块,同时,也是RSA、全同态等加密方案里最耗时的模块,因此,快速实现大数乘法是急需解决的问题。64K点有限域NTT作为大数乘法器的关键组件,文中采用并行架构实现NTT的运算,运算中基本采用加法和移位操作,以保证实现大量的并行处理,提高了处理速度。该组件在Stratix-V FPGA上得到了实现,工作在123.78 MHz频率下,运行结果表明,在FPGA上的效率是CPU上运行速度的60倍。运行结果与GMP运算库进行比较,验证了有限域64K点NTT算法的正确性。 相似文献
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大数乘法是公钥加密中最为核心的计算环节之一,快速实现大数乘法单元也是RSA、ElGamal、全同态等密码体制急需解决的问题之一。目前,基于C 的NTL GMP库函数虽然能在CPU上实现高精度的大数乘法,但其仍不能满足加密对实时性的要求。针对全同态加密应用需求,本文提出了一种基于Sch?nhage-Strassen算法的大数乘法GPU加速方法。通过比较相同实验平台下仅用CPU和GPU CPU异构方法实现的大数乘法运算,验证了本文设计方法的正确性和有效性。实验结果表明,采用本文方法实现的相同大数乘法运算所需的时间比在多核CPU平台实现所需的时间有12倍以上的加速。 相似文献
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大整数乘法是公钥加密中最为核心的计算环节,实现运算快速的大数乘法单元是RSA, ElGamal,全同态等密码体制中急需解决的问题之一。针对全同态加密(FHE)应用需求,该文提出一种基于Schönhage-Strassen算法(SSA)的768 kbit大整数乘法器硬件架构。采用并行架构实现了其关键模块64k点有限域快速数论变换(NTT)的运算,并主要采用加法和移位操作以保证并行处理的最大化,有效提高了处理速度。该大整数乘法器在Stratix-V FPGA上进行了硬件验证,通过与CPU上使用数论库(NTL)和GMP库实现的大整数乘法运算结果对比,验证了该文设计方法的正确性和有效性。实验结果表明,该方法实现的大整数乘法器运算时间比CPU平台上的运算大约有8倍的加速。 相似文献
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