一种基于图形处理器的高吞吐量SM2数字签名计算方案

随着数据传输安全的普及和认证信息细粒化程度的提高,基于公钥密码学的签名运算使用越来越频繁,其处理速度逐渐成为制约各种高并发安全应用的瓶颈问题。为此,该文提出一种基于图形处理器(GPU)的高吞吐量SM2数字签名计算方案。首先,通过GPU底层指令优化基础运算的计算过程,构建高效的基础运算模块;进而,结合GPU的平台特性,优化基于费马小定理的模逆算法,缩短SM2推荐素数的加法链,大幅提升模逆处理速度;同时,按需使用倍点运算和重复倍点算法,避免线程束分化现象,并有效减少未知点乘运算的计算量。理论分析和实验测试结果表明该方案可有效地提升SM2签名和验签算法的处理速度,在RTX3090单卡上实现了7.609×10⁷次/s的签名吞吐量和3.46×10⁶次/s的验签吞吐量。     

基于BP神经网络算法的入侵检测技术

在入侵检测中应用神经网络技术,可以大大提高入侵检测的检测率,有效提高网络数据的安全。本文分析了BP神经网络应用于入侵检测的实现方式及存在的问题,并对现有的BP神经网络算法进行改进,阐述了基于BP神经网络入侵检测系统及仿真实验。     

低功耗嵌入式平台的SM2国密算法优化实现

随着无线通信技术的发展和智能终端的普及,越来越多的密码算法被应用到物联网设备中以保障通信安全和数据安全,其中,由国家密码管理局提出的SM2椭圆曲线公钥密码算法作为我国自主研发的椭圆曲线公钥密码算法具有安全性高、密钥短的优点,已在通信系统中广泛部署,应用于身份认证、密钥协商等关键环节。然而,由于算法涉及有限域上的大整数运算,计算开销较大,在低功耗嵌入式平台下的执行严重影响用户体验。因此,面向ARM-m系列处理器提出了一种低功耗嵌入式平台的SM2算法的高效实现方案。具体来说,通过Thumb-2指令集提供的支持处理进位和节省寻址周期,对大整数的模加、模减等基础运算进行优化,并结合平台可用寄存器的数量构建高效的基础运算模块;基于ARM-m系列处理器乘累加指令周期短的特点,优化蒙哥马利乘法实现,并结合CIOS算法设计高效的模乘方案,方案不再局限于梅森素数,极大地提高了模乘计算的速度和灵活性;在理论分析和实验测试的基础上,给出了嵌入式平台上多倍点标量乘法w NAF滑动窗法的窗长选取方法。实验测试结果表明,可有效提升资源受限的低功耗嵌入式平台中SM2算法的计算效率,不做预计算的情况下在Cortex-...     

网络安全异常检测技术研究

本文提出构建流量异常检测模块和分析模块,并结合BP神经网络等算法,对网络流量特征值进行提取,从而对误差阈值、权值、隐含层个数等进行改进;采用联合熵算法对流量分析模块进行构建,从而通过熵值的变化来查看网络的异常,以此更好的实现对网络异常的检测。     

基于BP神经网络算法的入侵检测技术

在入侵检测中应用神经网络技术,可以大大提高入侵检测的检测率,有效提高网络数据的安全。本文分析了BP神经网络应用于入侵检测的实现方式及存在的问题,并对现有的BP神经网络算法进行改进,阐述了基于BP神经网络入侵检测系统及仿真实验。