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EG-STC: An Efficient Secure Two-Party Computation Scheme Based on Embedded GPU for Artificial Intelligence Systems

Computers, Materials & Continua 2024年第6期79卷 4021-4044页

作者： Zhenjiang dong Xin Ge Yuehua Huang jiankuo dong Jiang Xu School of Computer Science Nanjing University of Posts and TelecommunicationsNanjing210023China School of Computer Nanjing University of Information Science and TechnologyNanjing210044China

This paper presents a comprehensive exploration into the integration of Internet of Things(IoT),big data analysis,cloud computing,and Artificial Intelligence(AI),which has led to an unprecedented era of *** delve into the emerging trend of machine learning on embedded devices,enabling tasks in resource-limited ***,the widespread adoption of machine learning raises significant privacy concerns,necessitating the development of privacy-preserving *** such technique,secure multi-party computation(MPC),allows collaborative computations without exposing private *** its potential,complex protocols and communication interactions hinder performance,especially on resource-constrained *** to enhance efficiency have been made,but scalability remains a *** the success of GPUs in deep learning,lever-aging embedded GPUs,such as those offered by NVIDIA,emerges as a promising ***,we propose an Embedded GPU-based Secure Two-party Computation(EG-STC)framework for Artificial Intelligence(AI)*** the best of our knowledge,this work represents the first endeavor to fully implement machine learning model training based on secure two-party computing on the Embedded GPU *** experimental results demonstrate the effectiveness of *** an embedded GPU with a power draw of 5 W,our implementation achieved a secure two-party matrix multiplication throughput of 5881.5 kilo-operations per millisecond(kops/ms),with an energy efficiency ratio of 1176.3 kops/ms/***,leveraging our EG-STC framework,we achieved an overall time acceleration ratio of 5–6 times compared to solutions running on server-grade *** solution also exhibited a reduced runtime,requiring only 60%to 70%of the runtime of previously best-known methods on the same *** summary,our research contributes to the advancement of secure and efficient machine learning implementations on resource-constrained embedded

关键词： Secure two-party computation embedded GPU acceleration privacy-preserving machine learning edge computing

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基于GPU的X25519/448密钥协商算法的高速实现

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信息安全学报 2020年第6期5卷 60-74页

作者：董建阔郑昉昱林璟锵中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室中国北京100093 中国科学院数据与通信保护研究教育中心中国北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院中国北京100049

密钥协商算法目前被广泛运用于包括TLS/SSL在内的各种安全协议中,以支持通信双方在不被保护的信道中建立共享秘密。特别是在TLS 1.3中,为保证前向安全性(forward secrecy),移除了利用静态RSA公钥加密算法进行密钥交换的方式,仅保留Diffi... 详细信息

密钥协商算法目前被广泛运用于包括TLS/SSL在内的各种安全协议中,以支持通信双方在不被保护的信道中建立共享秘密。特别是在TLS 1.3中,为保证前向安全性(forward secrecy),移除了利用静态RSA公钥加密算法进行密钥交换的方式,仅保留Diffie Hellman(DH)密钥协商算法,并引入了一个新的密钥协商算法X25519/448。相比于TLS 1.3其他两类DH密钥协商算法(有限域DH和基于NIST-P曲线的椭圆曲线DH),X25519/448的计算量更小且参数的选取过程公开,更受产业界青睐。事实上,包括Open SSH在内的众多开源项目已经将X25519/448作为默认的密钥协商算法。虽然X25519/448的计算量相对较小,但是在云计算、电子交易等大规模并发请求的场景下,它所依赖的椭圆曲线点乘运算仍然是性能瓶颈。本文利用图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)针对X25519/448进行了多层次的性能优化,同时考虑了可能的计时攻击威胁,完成性能的最大化。所实现的X25519/448在桌面级GPUGTX1080达到每秒2860412/357944次操作,在嵌入式GPUTegraX2上达到每秒155459/17909次操作,性能远远超过CPU、FPGA和同类GPU平台实现。其中,Tegra X2上的X25519实现分别是ARM CPU的8.5倍和FPGA的13.2倍,体现了GPU在嵌入式密码计算领域的强大潜能。

关键词： Curve25519 Curve448 GPU 密钥协商

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Curve25519椭圆曲线算法GPU高速实现

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信息网络安全 2017年第9期 122-127页

作者：成娟娟郑昉昱林璟锵董建阔中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 中国科学院数据与通信保护研究教育中心北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

密钥交换是一种在非保护信道中建立共享密钥的方法,被广泛运用在包括TLS/SSL等网络安全协议中。基于椭圆曲线密码算法的Diffie-Hel man算法(ECDH)由于其出色的计算效率,在密钥交换协议中被逐步推广使用。目前主流的ECDH中采用的椭圆曲线... 详细信息

密钥交换是一种在非保护信道中建立共享密钥的方法,被广泛运用在包括TLS/SSL等网络安全协议中。基于椭圆曲线密码算法的Diffie-Hel man算法(ECDH)由于其出色的计算效率,在密钥交换协议中被逐步推广使用。目前主流的ECDH中采用的椭圆曲线是NISTP系列曲线,但随着对性能的迫切要求以及对其安全性的怀疑,IETF在2016年1月正式将Curve25519曲线用于密钥交换,称为X25519密钥交换协议;随后各大开源安全软件也进行跟进,优先推荐使用X25519。X25519的主要计算瓶颈是Curve25519的椭圆曲线点乘算法,文章提出了一种利用GPU的Curve25519的椭圆曲线点乘算法,通过对有限域算术优化和曲线算法优化,在NVIDIAGe ForceGTX780Ti达到了每秒138万次的吞吐率,相较之前基于GPU的实现获得了5.6倍的性能提升。

关键词：图形处理器椭圆曲线 Curve25519 密钥交换

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智能网联汽车数据安全检测研究现状

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现代交通与冶金材料 2023年第3期3卷 30-42页

作者：葛欣董建阔陈滏媛董振江南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

智能化、网联化、电动化和共享化已成为汽车发展的主流趋势,然而,随着车联网商用规模的不断扩大,车联网产生的数据也呈指数级增加,车联网数据安全日益成为行业关注的焦点。数据是车联网运行的关键,如果缺乏有效的安全防范和监管措施,不... 详细信息

智能化、网联化、电动化和共享化已成为汽车发展的主流趋势,然而,随着车联网商用规模的不断扩大,车联网产生的数据也呈指数级增加,车联网数据安全日益成为行业关注的焦点。数据是车联网运行的关键,如果缺乏有效的安全防范和监管措施,不仅会对车辆使用者的个人信息和隐私保护构成明显威胁,而且可能因车辆遭受远程控制等恶意攻击,造成重大的公共安全隐患。因此,从政府战略和行业发展角度出发,研究智能网联汽车数据安全检测技术,对智能车联网的数据安全进行检测评估、建设交通强国、为智能网联汽车产业的发展保驾护航,都具有重大战略意义。

关键词：智能网联车联网数据数据安全检测评估车联网发展

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车联网安全防护技术综述

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电信科学 2023年第3期39卷 1-15页

作者：陈滏媛董振江董建阔徐敏杰南京邮电大学江苏南京210023 中汽创智科技有限公司江苏南京211106

车路云协同的车联网体系已经逐步上升为国家战略,车联网安全关系到行车安全、生命财产安全甚至国家安全,正日益成为行业研究热点。首先介绍了车联网技术架构与安全行业的整体状况;其次,以车联网“车-路-云”技术体系为基准,从车联网终... 详细信息

车路云协同的车联网体系已经逐步上升为国家战略,车联网安全关系到行车安全、生命财产安全甚至国家安全,正日益成为行业研究热点。首先介绍了车联网技术架构与安全行业的整体状况;其次,以车联网“车-路-云”技术体系为基准,从车联网终端安全、车联网路侧安全、车联网云端安全3个层面,讨论了国内外研究现状,并分析了车联网安全防护领域的问题与挑战;最后,展望了车联网安全防护技术未来的发展与研究重点。

关键词：车联网安全车路云协同信息安全

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基于GPU的高性能密码计算

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信息安全研究 2019年第1期5卷 88-96页

作者：郑昉昱董建阔林璟锵高莉莉中国科学院数据与通信保护研究教育中心北京100093 信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

密码技术是保障网络安全的重要基石和工具.近年来,随着大数据行业、电子商务和云计算技术的持续快速发展,各个服务商面对的用户量、业务量和相应的密码计算量也在急速地攀升;面向这一情况,研究人员开始打破密码算法由CPU,ASIC,FPGA实现... 详细信息

密码技术是保障网络安全的重要基石和工具.近年来,随着大数据行业、电子商务和云计算技术的持续快速发展,各个服务商面对的用户量、业务量和相应的密码计算量也在急速地攀升;面向这一情况,研究人员开始打破密码算法由CPU,ASIC,FPGA实现的传统格局,将密码算法迁移至GPU等各类并行计算平台上.受到高分辨率图形渲染、人工智能的巨大需求所带动,GPU在过去10年获得超过10倍的计算性能提升,大幅领先于其他计算平台.这也使得基于GPU的高性能算法实现的性能远超其他平台的同类实现,显示出了GPU在密码算法实现领域的巨大潜能.内容主要包括2部分:一是总结基于GPU的高性能密码计算的发展和研究现状;二是简要分析它未来的发展趋势.

关键词：图形处理器 RSA 椭圆曲线密码学密码计算并行计算

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