基于GPU与CPU异构结构的椭圆曲线数字签名方法技术

本发明专利技术公布了一种椭圆曲线数字签名方法，采用基于CPU和GPU异构结构的分工协作方式进行ECDSA数字签名生成算法的计算，对费马小定理进行变形,使用该变形方法优化椭圆曲线数字签名的模逆运算在GPU中的实现步骤，批量进行椭圆曲线数字签名中椭圆曲线的多倍点计算，再根据GPU计算得到的结果，由CPU将待签名消息根据椭圆曲线数字签名计算步骤顺序进行计算，充分利用GPU架构的并行性，提高ECDSA数字签名生成算法的计算效率，从而节省待签名消息进行数字签名的计算时间。

【技术实现步骤摘要】
基于GPU与CPU异构结构的椭圆曲线数字签名方法
本专利技术涉及信息安全中的公钥密码技术，特别涉及一种基于中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU，GraphicsProcessingUnit)的椭圆曲线数字签名算法(ECDSA)的实现方法。
技术介绍
采用多核并行计算是提升处理器性能的重要方式，因此出现了包括海量并行结构运算单元的GPU(图形处理器，GraphicsProcessingUnit)，GPU已经发展成为了并行度高、多线程、计算快捷及内存带宽大的高性能通用处理器。GPU体系结构在组成上分为三层：第一层由若千个线程处理器簇(TPC，ThreadPreocessingCluster)组成，第二层由多个流多处理器(SM，StreamingMultiprocessor)组成，第三层为构成SM的流处理器(SP，StreamProcessor)，也可以称为线程处理器。SM作为GPU的一个任务执行和调度单元，主要负责执行GPU分发的线程指令，而SP是GPU中最基本的指令执行单元，其执行的操作由所属的SM控制。2006年NVIDIA公司推出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种椭圆曲线数字签名方法，采用基于CPU和GPU异构结构的分工协作方式进行ECDSA数字签名生成算法的计算，对费马小定理进行变形,使用该变形方法优化椭圆曲线数字签名的模逆在GPU中的实现步骤，批量进行椭圆曲线数字签名中椭圆曲线的多倍点计算，再根据GPU计算得到的结果，由CPU将待签名消息根据椭圆曲线数字签名计算步骤顺序进行计算，从而节省待签名消息进行数字签名的计算时间；/n椭圆曲线数字签名的输入为：参数组D＝(q，F

【技术特征摘要】
1.一种椭圆曲线数字签名方法，采用基于CPU和GPU异构结构的分工协作方式进行ECDSA数字签名生成算法的计算，对费马小定理进行变形,使用该变形方法优化椭圆曲线数字签名的模逆在GPU中的实现步骤，批量进行椭圆曲线数字签名中椭圆曲线的多倍点计算，再根据GPU计算得到的结果，由CPU将待签名消息根据椭圆曲线数字签名计算步骤顺序进行计算，从而节省待签名消息进行数字签名的计算时间；
椭圆曲线数字签名的输入为：参数组D＝(q，Fq，a，b，P，n),其中Fq为素域，其阶为q；a，b为椭圆曲线方程y2＝x3+ax+b的参数，点P为基点，是域中的两个元素组成的椭圆曲线上的已知点，P＝(xp，yp)，P点有素数阶n；输出为签名(r，s)；
基于CPU和GPU异构结构的椭圆曲线数字签名方法包括如下步骤：
1)CPU每次等待一段时间，汇总这段时间内收到的签名请求，即获得i条待签名消息m，作为待计算数据；
2)CPU将i条数据传送给GPU；
3)通过GPU并行执行ECDSA算法中的计算椭圆曲线多倍点运算，对于第j条数据(j∈[1，i])，选择随机数kj∈[0，n-1]，计算(xj，yj)＝kjP；(xj，yj)即为多倍点结果；具体执行操作：
将椭圆曲线多倍点的计算步骤拆解为有限域运算层基础操作，包括：点乘、点加、倍点；点乘再分解为点加和倍点；点加和倍点再分解为更低层次的有限域运算，包括：模乘；模平方；模加；模逆；
在GPU平台使用费马小定理进行模逆算法的计算；具体为：
根据费马小定理：假如z是质数，t是整数，且t和z互质，那么tz-1≡1modz；
推导得到：tz-2≡1modz，即tz-1≡tz...

【专利技术属性】
技术研发人员：郁莲，王晓天，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京;11