本文關(guān)鍵詞：基于GPU的QKD后處理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著量子計算的興起,基于計算復(fù)雜度的現(xiàn)代密碼學(xué)正面臨嚴(yán)重威脅,這些加密方式在量子計算強(qiáng)大的并行計算能力面前不堪一擊。唯一被證明絕對安全的一次加密算法又面臨密鑰的產(chǎn)生和分發(fā)問題,無法大規(guī)模應(yīng)用,然而量子密鑰分配,即QKD(Quantum Key Distribution)的出現(xiàn)使得一次加密算法有了用武之地。目前階段大都采用FPGA(Field-Programmable Gate Array)進(jìn)行QKD后處理系統(tǒng)的實現(xiàn),但是FPGA實現(xiàn)QKD后處理系統(tǒng)存在資源有限、時鐘頻率有限以及數(shù)據(jù)源速率的限制,各個數(shù)據(jù)處理模塊內(nèi)部算法會受到硬件的制約以及信道的擾動,處理速率無法滿足實際需求。本文主要研究內(nèi)容是使用GPU(Graphics Processing Unit)對量子密鑰分配(QKD)后處理系統(tǒng)的算法過程進(jìn)行加速。QKD后處理系統(tǒng)包括五個模塊,分別是篩選模塊、誤碼估計模塊、誤碼協(xié)商模塊、保密增強(qiáng)模塊以及信道認(rèn)證模塊。其中本文進(jìn)行改進(jìn)和加速的模塊為誤碼協(xié)商模塊和保密增強(qiáng)模塊。誤碼協(xié)商模塊負(fù)責(zé)糾正篩選碼中的誤碼,輸出一致的無誤碼,該過程可能復(fù)雜度較高,該過程的效率直接影響到整個QKD后處理系統(tǒng)的效率,因此,對該過程進(jìn)行加速是非常有必要的。該加速過程分為三個階段,首先本文中利用CPU對LDPC(Low Density Parity Check Code)誤碼協(xié)商過程進(jìn)行了實現(xiàn),采用了BP(Belief Propagation)算法,其次,對該算法進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)之后其效率有明顯的提高,最后,本文利用GPU對該過程進(jìn)行實現(xiàn),效率比在CPU上算法改進(jìn)后的效率有更大的提升。在量子密鑰分發(fā)過程中,經(jīng)過誤碼協(xié)商之后,由于竊聽者Eve也能從量子信道以及經(jīng)典信道中得到信息,所以會不安全。保密增強(qiáng)能夠?qū)鬏斨械男畔⑿孤断?能夠提高最終生成的密鑰的安全性。本文中對該部分優(yōu)化時主要用到了Toeplitz矩陣和快速傅里葉變換(FFT),首先在CPU的基礎(chǔ)上對該過程進(jìn)行實現(xiàn),然后利用FFT對該過程用到的算法進(jìn)行改進(jìn),最后利用GPU對該過程進(jìn)行加速,加速的效果非常的明顯。最后,本文將上述的兩個模塊在GPU上進(jìn)行了聯(lián)調(diào),并且與在CPU和FPGA上的速率進(jìn)行了比較,分析了加速的結(jié)果。結(jié)果表明GPU加速的效果還是比較明顯的,并且LDPC誤碼協(xié)商是整個QKD后處理系統(tǒng)提速的瓶頸。
【關(guān)鍵詞】：QKD GPU 誤碼協(xié)商 保密增強(qiáng) CUDA
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O413;TN918.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-21
• 1.1 課題的研究背景及意義8
• 1.2 QKD技術(shù)簡介8-11
• 1.2.1 QKD協(xié)議9-10
• 1.2.2 QKD后處理流程10-11
• 1.3 GPU技術(shù)簡介11-18
• 1.3.1 GPU簡介11-13
• 1.3.2 GPU結(jié)構(gòu)特點13-15
• 1.3.3 CUDA平臺介紹15-18
• 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-19
• 1.4.1 國外研究現(xiàn)狀18-19
• 1.4.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀19
• 1.5 本文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)19-21
• 第2章 需求分析與概要設(shè)計21-25
• 2.1 引言21
• 2.2 需求分析21-22
• 2.2.1 基于LDPC的誤碼協(xié)商算法的GPU加速實現(xiàn)21-22
• 2.2.2 基于FFT的保密增強(qiáng)算法的GPU加速實現(xiàn)22
• 2.3 概要設(shè)計22-24
• 2.3.1 基于GPU的LDPC誤碼協(xié)商算法模塊的概要設(shè)計22-23
• 2.3.2 基于GPU的Toeplitz-FFT保密增強(qiáng)模塊的概要設(shè)計23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 基于GPU的LDPC誤碼協(xié)商模塊的設(shè)計與實現(xiàn)25-41
• 3.1 引言25
• 3.2 LDPC誤碼協(xié)商算法的理論基礎(chǔ)25-32
• 3.2.1 LDPC碼定義25-26
• 3.2.2 LDPC編碼算法簡介26
• 3.2.3 LDPC譯碼算法簡介26-29
• 3.2.4 LDPC誤碼協(xié)商算法的安全性證明29-32
• 3.3 LDPC誤碼協(xié)商算法的CPU實現(xiàn)32-38
• 3.3.1 設(shè)計參數(shù)確定32-36
• 3.3.2 LDPC誤碼協(xié)商算法36-37
• 3.3.3 實驗結(jié)果分析37-38
• 3.4 LDPC誤碼協(xié)商算法的GPU實現(xiàn)38-40
• 3.4.1 LDPC算法的GPU加速流程38-39
• 3.4.2 實驗結(jié)果分析39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第4章 基于GPU的Toeplitz-FFT保密增強(qiáng)模塊的設(shè)計與實現(xiàn)41-54
• 4.1 引言41
• 4.2 保密增強(qiáng)的安全性分析41-43
• 4.3 Toeplitz-FFT保密增強(qiáng)原理與過程43-46
• 4.4 Toeplitz-FFT保密增強(qiáng)的CPU實現(xiàn)46-49
• 4.4.1 FFT算法47-48
• 4.4.2 FFT算法優(yōu)化48-49
• 4.4.3 實驗結(jié)果分析49
• 4.5 Toeplitz-FFT保密增強(qiáng)的GPU實現(xiàn)49-53
• 4.5.1 CUFFT庫的使用49-50
• 4.5.2 FFT的實現(xiàn)過程50-52
• 4.5.3 實驗結(jié)果分析52-53
• 4.6 本章小結(jié)53-54
• 第5章 基于GPU的QKD后處理系統(tǒng)測試與分析54-58
• 5.1 測試環(huán)境54-55
• 5.2 測試用例55
• 5.4 測試結(jié)果與分析55-57
• 5.4.1 FPGA平臺聯(lián)調(diào)實驗結(jié)果55-56
• 5.4.2 GPU平臺聯(lián)調(diào)實驗結(jié)果56-57
• 5.4.3 實驗結(jié)果分析57
• 5.5 本章小結(jié)57-58
• 結(jié)論58-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文62-64
• 致謝64

【參考文獻(xiàn)】

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 郭奮卓;量子密碼體制若干問題的研究[D];北京郵電大學(xué);2006年

  本文關(guān)鍵詞：基于GPU的QKD后處理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：326305