一种使用GPU实现SHA-1算法的方法技术

本发明专利技术公开了一种使用GPU实现SHA-1算法的方法，它包括以下步骤：（1）在通用CPU上实现SHA-1算法；（2）将程序移植到GPU上，并按以下方法进行预处理：A．创建一个空的函数体；B．通过参数指针把参数从主存拷贝到GPU的全局匹配存储空间，并把结果从GPU的全局匹配存储空间复制回主存；C．加装置配置修饰符；D．同步。本发明专利技术提供一种使用GPU实现SHA-1算法的方法，利用快速发展的图形硬件技术，采用NVIDIA公司的CUDA并行计算架构来并行实现，把GPU作为并行运算设备进行程序发布和管理运算，具有灵活性好，减轻CPU负载，提高信息安全设备的处理性能，提高运算效率，运算过程安全性高等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息安全处理领域，特别是一种使用GPU实现SHA-I算法的方法。
技术介绍
随着信息技术的不断发展，人与人之间的联系越来越频繁，距离已经不再是问题， 安全问题在信息的传递过程中引起了人们的密切关注，数字签名是电子信息技术发展的产物，是针对电子文档的一种签名确认方法，所要达到的目的是对数字对象的合法性、真实性进行标记，并提供签名者的承诺，随着信息技术的广泛使用，特别是电子商务，电子政务等的快速发展，数字签名的应用需求越来越大，它的实现不仅需要执行的正确性，对高效率的执行也是不可缺少的，寻求一种廉价且能够快速实现的数字指纹的途径，具有很大的现实意义。目前，在GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)上进行通用计算(General Purpose computation)尽管还是一个新兴的研究领域，但已经得到了许多研究组织的注意和参与，图形处理硬件已经被用来在通用目的的计算，并且依托现代图像处理器(GPh)，以其灵活性和强大的处理能力，能解决很多问题，并在诸多领域得到应用。SHA (Secure Hash Algorithm，译作安全散列算法)是美国国家安全局 (NSA)设计，美国国家标准与技术研究院(NIST)发布的一系列密码散列函数，SHA-I算法可以对长度不超过264比特的消息进行计算，产生160比特的信息摘要作为输出，在信息安全设备的实现中，需要进行大量的SHA-I等信息摘要运算，目前，常用的SHA-I算法具有灵活性差，CPU负载较多，信息安全设备的处理性能较差，运算效率较低，运算过程安全性较差等缺点。专利技术内容本专利技术的目的即在于克服现有技术的不足，提供一种灵活性好，有效减轻CPU负载，提高信息安全设备的处理性能，提高运算效率，运算过程安全性高的一种使用GPU实现 SHA-I算法的方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现一种使用GPU实现SHA-I算法的方法， 它包括以下步骤(1)在通用CPU上实现SHA-I算法在通用CPU上实现SHA-I算法至少包括重复进行移位、与、或和异或操作的初始化函数、更新函数、终止函数；(2)将程序移植到GPU上，并按以下方法进行预处理A.创建一个空的函数体，此函数为CUDA的入口函数，该入口函数的定义需加全局配置修饰符，表示该入口函数在CPU上调用，在GPU上执行；B.调用入口函数时需要通过参数指针把参数从主存拷贝到GPU的全局匹配存储空间， 执行后把结果从GPU的全局匹配存储空间复制回主存；C.在GPU上调用并执行的所有函数定义中加上装置配置修饰符；D.同步，块内线程到齐以后再继续后面的任务。本专利技术的有益效果是本专利技术提供一种使用GPU实现SHA-I算法的方法，利用快速发展的图形硬件技术，采用NVIDIA公司的CUDA并行计算架构来并行实现SHA-I算法，把 GPU作为并行运算设备进行程序发布和管理运算，不需将计算映射到图形应用程序接口，具有灵活性好，有效减轻CPU负载，提高信息安全设备的处理性能，提高SHA-I算法的运算效率，运算过程安全性高等优点。具体实施例方式下面对本专利技术做进一步的描述，但本专利技术的保护范围不局限于以下所述。一种使用GPU实现SHA-I算法的方法，它包括以下步骤(1)在通用CPU上实现SHA-I算法在通用CPU上实现SHA-I算法至少包括重复进行移位、与、或和异或操作的初始化函数SHAlInit、更新函数SHAlUpdate、终止函数SHAlFinal， 如下所示void SHAlInit (SHAlContext *sc){}void SHAlUpdate (SHAlContext 氺sc， const void ^vdataj uint32_t len){ιvoid SHAlFinal (SHAlContext *sc, uint8_t hash){}int main (int argc，char 5^argv []){SHAlContext foo ；uint8_t hash；int i ；SHAlInit (&foo)； SHAlUpdate (&foo, 〃abc", 3)； SHAlFinal (&foo, hash)；}(2)将程序移植到GPU上，并按以下方法进行预处理A.创建一个空的函数体shal_cuda_prjKernel，此函数为CUDA的kernel函数，kernel 函数的定义需加全局配置修饰符—global—修饰符，表示该入口函数在CPU上调用，在GPU 上执行，如下所示extern 〃C〃 —global— void shal_cuda_prjKernel()要让CUDA执行此入口函数，需使用以下的语法调用函数名称《〈block数目，thread数目，share memory大小》> (参数，…)；B.kernel函数和普通函数相比有一些限制，它不能有传回值，调用kernel函数时需要通过参数指针把参数从主存拷贝到GPU的全局匹配存储空间global memory，执行后把结果从GPU的全局匹配存储空间global memory复制回主存，如下所示uint8_t *gpu_data ； uint8_t *gpu_hash_result ；cudaMalIoc((void**)&gpu_data, sizeof(HashReq)*HASH_REQ_COUNT)； cudaMalloc((void**)&gpu_hash_result，sizeof(uint8_t)*SHA1_HASH_SIZE*HASH_ REQ_C0UNT)；cudaMemcpy (gpu_data, hashReq, sizeof (HashReq) *HASH_REQ_ COUNT, cudaMemcpyHostToDevice)；shal_cuda_prjKernel <BLOCK_NUM, THREAD_NUM, 0>>> (gpu_data, gpu_hash_ result)；cudaMemcpy(&hashResult, gpu_hash_result, sizeof(uint8_t)*SHA1_HASH_ SIZE*HASH_REQ_COUNT, cudaMemcpyDeviceToHost)； cudaFree(gpu_data)； cudaFree(gpu_hash_result)；cudaMalloc分配GPU运行时使用的global memory,对应cudaFree用于释放 cudaMalloc 分配的 memory ；cudaMemcpy用于在GPU和CPU主存间拷贝数据，其中参数cudaMemoryHostToDevice表示将执行数据参数从CPU主存拷贝到GPU，cudaMemoryDeviceToHost表示将执行结果从GPU 拷回CPU主存；上述调用会建立BL0CK_NUM个blocks，每个blocks有THREAD_NUM个threads，总共有 BL0CK_NUM* THREAD_NUM 个 threads 并行执行；C.在GPU上调用并执行的所有函数定义中加上装置配置修饰符—本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种使用ＧＰＵ实现ＳＨＡ－１算法的方法，其特征在于：它包括以下步骤：（１）在通用ＣＰＵ上实现ＳＨＡ－１算法：在通用ＣＰＵ上实现ＳＨＡ－１算法至少包括重复进行移位、与、或和异或操作的初始化函数、更新函数、终止函数；（２）将程序移植到ＧＰＵ上，并按以下方法进行预处理：Ａ．创建一个空的函数体，此函数为ＣＵＤＡ的入口函数，该入口函数的定义需加全局配置修饰符，表示该入口函数在ＣＰＵ上调用，在ＧＰＵ上执行；Ｂ．调用入口函数时需要通过参数指针把参数从主存拷贝到ＧＰＵ的全局匹配存储空间，执行后把结果从ＧＰＵ的全局匹配存储空间复制回主存；Ｃ．在ＧＰＵ上调用并执行的所有函数定义中加上装置配置修饰符；Ｄ．同步，块内线程到齐以后再继续后面的任务。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓云，王亚栋，邓春梅，刘颖，
申请(专利权)人：四川卫士通信息安全平台技术有限公司，
类型：发明
国别省市：90