基于GPU的密码S盒代数性质评估方法

作     者：蔡婧雯 韦永壮 刘争红 CAI Jingwen;WEI Yongzhuang;LIU Zhenghong

作者机构：广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学)广西桂林541004 广西无线宽带通信与信号处理重点实验室(桂林电子科技大学)广西桂林541004 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2022年第42卷第9期

页      面：2750-2756页

学科分类：0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61872103) 广西自然科学基金资助项目(2019GXNSFGA245004) 

主　　题：对称密码算法 密码S盒 图形处理器 并行计算 差分均匀度 非线性度 透明阶 

摘      要：密码S盒即黑盒,作为对称密码算法中的非线性部件,其代数性质往往决定着密码算法的安全性能。差分均匀度、非线性度及透明阶作为衡量密码S盒安全性质的三个基本指标,分别刻画了S盒抵御差分密码分析、线性密码分析及差分功耗攻击的能力。当密码S盒输入尺寸较大(如S盒输入长度大于15比特)时在中央处理器(CPU)中的求解所需时间仍过长,甚至求解不可行。如何针对大尺寸输入密码S盒的代数性质进行快速评估是目前业界的研究热点。基于图形处理器(GPU)提出一种快速评估密码S盒代数性质的方法。该方法利用切片技术将内核函数拆分至多线程,并结合求解差分均匀度、非线性度及透明阶的特征提出优化方案,从而实现并行计算。测试结果表明,与基于CPU的实现环境相比,基于单块GPU的环境下的实现效率得到了显著的提升。具体来说,计算差分均匀度、非线性度及透明阶所花时间分别节省了90.28%、78.57%、60%,验证了该方法的有效性。