基于GPU的QKD后处理系统的设计与实现

发布时间：2017-04-25 12:11

  本文关键词：基于GPU的QKD后处理系统的设计与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着量子计算的兴起,基于计算复杂度的现代密码学正面临严重威胁,这些加密方式在量子计算强大的并行计算能力面前不堪一击。唯一被证明绝对安全的一次加密算法又面临密钥的产生和分发问题,无法大规模应用,然而量子密钥分配,即QKD(Quantum Key Distribution)的出现使得一次加密算法有了用武之地。目前阶段大都采用FPGA(Field-Programmable Gate Array)进行QKD后处理系统的实现,但是FPGA实现QKD后处理系统存在资源有限、时钟频率有限以及数据源速率的限制,各个数据处理模块内部算法会受到硬件的制约以及信道的扰动,处理速率无法满足实际需求。本文主要研究内容是使用GPU(Graphics Processing Unit)对量子密钥分配(QKD)后处理系统的算法过程进行加速。QKD后处理系统包括五个模块,分别是筛选模块、误码估计模块、误码协商模块、保密增强模块以及信道认证模块。其中本文进行改进和加速的模块为误码协商模块和保密增强模块。误码协商模块负责纠正筛选码中的误码,输出一致的无误码,该过程可能复杂度较高,该过程的效率直接影响到整个QKD后处理系统的效率,因此,对该过程进行加速是非常有必要的。该加速过程分为三个阶段,首先本文中利用CPU对LDPC(Low Density Parity Check Code)误码协商过程进行了实现,采用了BP(Belief Propagation)算法,其次,对该算法进行改进,改进之后其效率有明显的提高,最后,本文利用GPU对该过程进行实现,效率比在CPU上算法改进后的效率有更大的提升。在量子密钥分发过程中,经过误码协商之后,由于窃听者Eve也能从量子信道以及经典信道中得到信息,所以会不安全。保密增强能够将传输中的信息泄露消除,能够提高最终生成的密钥的安全性。本文中对该部分优化时主要用到了Toeplitz矩阵和快速傅里叶变换(FFT),首先在CPU的基础上对该过程进行实现,然后利用FFT对该过程用到的算法进行改进,最后利用GPU对该过程进行加速,加速的效果非常的明显。最后,本文将上述的两个模块在GPU上进行了联调,并且与在CPU和FPGA上的速率进行了比较,分析了加速的结果。结果表明GPU加速的效果还是比较明显的,并且LDPC误码协商是整个QKD后处理系统提速的瓶颈。
【关键词】：QKD GPU 误码协商 保密增强 CUDA
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O413;TN918.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-21
• 1.1 课题的研究背景及意义8
• 1.2 QKD技术简介8-11
• 1.2.1 QKD协议9-10
• 1.2.2 QKD后处理流程10-11
• 1.3 GPU技术简介11-18
• 1.3.1 GPU简介11-13
• 1.3.2 GPU结构特点13-15
• 1.3.3 CUDA平台介绍15-18
• 1.4 国内外研究现状18-19
• 1.4.1 国外研究现状18-19
• 1.4.2 国内研究现状19
• 1.5 本文研究内容及组织结构19-21
• 第2章 需求分析与概要设计21-25
• 2.1 引言21
• 2.2 需求分析21-22
• 2.2.1 基于LDPC的误码协商算法的GPU加速实现21-22
• 2.2.2 基于FFT的保密增强算法的GPU加速实现22
• 2.3 概要设计22-24
• 2.3.1 基于GPU的LDPC误码协商算法模块的概要设计22-23
• 2.3.2 基于GPU的Toeplitz-FFT保密增强模块的概要设计23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 基于GPU的LDPC误码协商模块的设计与实现25-41
• 3.1 引言25
• 3.2 LDPC误码协商算法的理论基础25-32
• 3.2.1 LDPC码定义25-26
• 3.2.2 LDPC编码算法简介26
• 3.2.3 LDPC译码算法简介26-29
• 3.2.4 LDPC误码协商算法的安全性证明29-32
• 3.3 LDPC误码协商算法的CPU实现32-38
• 3.3.1 设计参数确定32-36
• 3.3.2 LDPC误码协商算法36-37
• 3.3.3 实验结果分析37-38
• 3.4 LDPC误码协商算法的GPU实现38-40
• 3.4.1 LDPC算法的GPU加速流程38-39
• 3.4.2 实验结果分析39-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第4章 基于GPU的Toeplitz-FFT保密增强模块的设计与实现41-54
• 4.1 引言41
• 4.2 保密增强的安全性分析41-43
• 4.3 Toeplitz-FFT保密增强原理与过程43-46
• 4.4 Toeplitz-FFT保密增强的CPU实现46-49
• 4.4.1 FFT算法47-48
• 4.4.2 FFT算法优化48-49
• 4.4.3 实验结果分析49
• 4.5 Toeplitz-FFT保密增强的GPU实现49-53
• 4.5.1 CUFFT库的使用49-50
• 4.5.2 FFT的实现过程50-52
• 4.5.3 实验结果分析52-53
• 4.6 本章小结53-54
• 第5章 基于GPU的QKD后处理系统测试与分析54-58
• 5.1 测试环境54-55
• 5.2 测试用例55
• 5.4 测试结果与分析55-57
• 5.4.1 FPGA平台联调实验结果55-56
• 5.4.2 GPU平台联调实验结果56-57
• 5.4.3 实验结果分析57
• 5.5 本章小结57-58
• 结论58-59
• 参考文献59-62
• 攻读学位期间发表的学术论文62-64
• 致谢64

【参考文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 郭奋卓;量子密码体制若干问题的研究[D];北京邮电大学;2006年

  本文关键词：基于GPU的QKD后处理系统的设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：326305