软件学报

作者：董建阔，黄跃花，付宇笙，肖甫，郑昉昱，林璟锵，董振江

单位：董建阔，南京邮电大学 计算机学院, 江苏 南京 21002311,黄跃花，南京邮电大学 计算机学院, 江苏 南京 21002302,付宇笙，南京邮电大学 计算机学院, 江苏 南京 21002303,肖甫，南京邮电大学 计算机学院, 江苏 南京 21002304,郑昉昱，中国科学院大学, 北京 10009305,林璟锵，中国科学技术大学 网络空间安全学院, 安徽 合肥 23002606,董振江，南京邮电大学 计算机学院, 江苏 南京 21002307

关键词：公钥密码;后量子密码;同态密码;并行计算;GPU加速

基金：江苏省重点研发计划(BE2022798); 国家自然科学基金(62302238); 江苏省自然科学基金(BK20220388); 江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究面上项目(22KJB520004); 中国博士后科学基金(2022M711689); 公安部技术研究计划(201JSYJD03)

密码学是保障网络安全的核心基础, 其在数据保护、身份验证、加密通信等方面发挥着至关重要的作用. 随着5G和物联网技术的迅速普及, 网络安全面临着空前的挑战, 对密码学性能的要求呈现出爆发式增长. GPU能够利用数以千计的计算核心并行化加速复杂计算问题, 这种并行化特性非常适用于密码学算法的计算密集型特性. 鉴于此, 研究人员广泛探索了在GPU平台上加速各种密码算法的方法, 与CPU、FPGA等平台相比, GPU展现出明显的性能优势. 论述各类密码算法的分类与GPU平台架构, 对各类密码在GPU异构平台上的研究现状进行详细分析, 总结当前基于GPU平台高性能密码学面临的技术难题, 并对未来技术发展进行展望. 通过深入研究和总结, 旨在为密码工程研究从业者提供有关基于GPU的高性能密码计算的最新研究进展和应用实践的综合参考.

来源：2024年第12期

《软件学报》期刊编辑部

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