Luận án tiến sĩ kỹ thuật: Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng mật mã đường cong elliptic trên thiết bị nhúng - Phạm Văn Lực, Học viện Bưu chính Viễn thông

Nghiên cứu giải pháp nâng cao hiệu quả mật mã đường cong elliptic trên thiết bị nhúng. Đề xuất mô hình tối ưu hiệu suất 20% so với chuẩn.

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án

Số trang

133

Thời gian đọc

20 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
Tối ưu Mật mã đường cong elliptic trên thiết bị nhúng
Số trang:
133 trang
Trường:
Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
Tác giả:

Tóm tắt nội dung luận án

I.Tối ưu Mật mã đường cong elliptic trên thiết bị nhúng

Nghiên cứu này tập trung vào việc nâng cao hiệu quả của Mật mã đường cong Elliptic (ECC) trên các thiết bị nhúng. Các hệ thống nhúng, đặc biệt là trong kỷ nguyên IoT, yêu cầu bảo mật mạnh mẽ nhưng lại có tài nguyên hạn chế. Điều này tạo ra thách thức lớn cho việc triển khai mật mã. ECC là lựa chọn tối ưu do cung cấp mức độ bảo mật cao với kích thước khóa nhỏ hơn so với các hệ thống mật mã công khai khác. Việc tối ưu hóa ECC trên nền tảng vi điều khiển ARM là trọng tâm chính, nhằm đảm bảo bảo mật dữ liệu mà vẫn duy trì hiệu suất và tiêu thụ năng lượng thấp. Nghiên cứu đi sâu vào các phép toán số học cơ bản và phức tạp của ECC.

1.1. Các thách thức bảo mật trên hệ thống nhúng

Hệ thống nhúng đối mặt với những thách thức bảo mật độc đáo. Tài nguyên phần cứng và phần mềm bị giới hạn. Bộ nhớ nhỏ, tốc độ xử lý thấp và nguồn năng lượng hạn chế là các yếu tố cản trở. Triển khai các thuật toán mật mã truyền thống thường không hiệu quả. Bảo mật IoT đòi hỏi giải pháp tiêu thụ năng lượng thấp. Các thiết bị nhúng cần được bảo vệ khỏi tấn công mạng. Đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu là ưu tiên hàng đầu. Nghiên cứu này tìm cách giải quyết các vấn đề này.

1.2. Tổng quan về Mật mã đường cong Elliptic ECC

Mật mã đường cong Elliptic (ECC) mang lại lợi thế bảo mật cao với khóa ngắn. Điều này giúp giảm đáng kể tài nguyên tính toán và lưu trữ. ECC đặc biệt phù hợp cho thiết bị nhúng và các ứng dụng cần tiêu thụ năng lượng thấp. Các ứng dụng như ECDH và ECDSA được sử dụng để thiết lập khóa và xác thực chữ ký số. Hiệu quả của ECC phụ thuộc vào các phép toán số học trên đường cong. Nghiên cứu tập trung vào tối ưu các phép toán cơ bản này để cải thiện hiệu suất mật mã.

1.3. Kiến trúc ARM và ứng dụng trong nhúng

Kiến trúc ARM (Advanced RISC Machine) là nền tảng vi xử lý phổ biến nhất cho hệ thống nhúng. Vi điều khiển ARM cung cấp hiệu suất cao cùng với tiêu thụ năng lượng thấp. Nhiều thiết bị IoT sử dụng bộ vi xử lý ARM. Tối ưu hóa thuật toán mật mã trên ARM là rất quan trọng. Các mở rộng như NEON tăng cường khả năng xử lý song song. Nghiên cứu khai thác những tính năng này. Mục tiêu là tăng tốc phần cứng mật mã, đảm bảo bảo mật mạnh mẽ cho thiết bị nhúng.

II.Tăng hiệu suất ECC qua phép nhân trường nhị phân ARM

Nghiên cứu đi sâu vào việc nâng cao hiệu suất của các phép toán nhân số học trong trường nhị phân (GF(2^n)) trên các vi xử lý ARM. Phép nhân đa thức nhị phân là cốt lõi của mật mã đường cong elliptic trên trường này. Các thuật toán nhân phân tầng cho số nguyên lớn được điều chỉnh và tối ưu. Việc tận dụng các chỉ lệnh đặc biệt của kiến trúc ARMv7 và ARMv8, bao gồm cả mở rộng NEON, là chìa khóa. Các phương pháp mới được đề xuất nhằm tăng tốc độ tính toán, giảm chi phí xử lý cho thiết bị nhúng. Kết quả thực nghiệm chứng minh sự cải thiện đáng kể về tốc độ và hiệu quả.

2.1. Phép nhân số học cơ bản trong trường nhị phân

Hiệu suất của ECC trong trường nhị phân phụ thuộc lớn vào tốc độ phép nhân đa thức. Phép nhân và phép cộng số học cơ bản là nền tảng. Các thuật toán nhân phân tầng được áp dụng cho số nguyên lớn. Việc tối ưu phép nhân này trên vi xử lý ARM là trọng tâm nghiên cứu. Các đánh giá về tỷ số chi phí giữa phép nhân và phép cộng được thực hiện. Điều này giúp lựa chọn và phát triển thuật toán hiệu quả nhất, giảm thời gian thực thi mật mã đường cong elliptic.

2.2. Phương pháp nhân đa thức hiệu quả trên ARMv7

Kiến trúc ARMv7 được tối ưu bằng cách tận dụng chỉ lệnh NEON. NEON là thành phần mở rộng cung cấp khả năng xử lý SIMD (Single Instruction, Multiple Data) mạnh mẽ. Một phương pháp mới được đề xuất để nhân nhanh đa thức. Phương pháp này đặc biệt phù hợp với các đường cong NIST trong trường nhị phân. Các thử nghiệm thực tế chứng minh hiệu quả của thuật toán. Tốc độ tính toán phép nhân đa thức được cải thiện đáng kể, giúp giảm thời gian thực thi ECC trên các thiết bị nhúng ARMv7.

2.3. Tối ưu nhân đa thức nhị phân trên ARMv8

Kiến trúc ARMv8 cung cấp khả năng hỗ trợ tốt hơn cho phép nhân đa thức nhị phân. Các chỉ lệnh mới giúp tăng cường hiệu suất. Thuật toán nhân đa thức nhị phân phân tầng được xây dựng riêng cho ARMv8. Việc sử dụng các chỉ lệnh này giúp tăng tốc độ xử lý. Thực nghiệm so sánh hiệu suất giữa các phương pháp trên ARMv8. Kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể, đóng góp vào hiệu quả mật mã đường cong elliptic. Điều này tăng cường bảo mật cho các hệ thống nhúng sử dụng ARMv8.

III.Nâng cao phép nhân vô hướng ECC trên trường nguyên tố ARM

Phần này tập trung vào việc nâng cao hiệu quả của phép nhân vô hướng trong mật mã đường cong Elliptic trên trường nguyên tố (GF(p)) khi triển khai trên các vi xử lý ARM. Phép nhân vô hướng là phép toán tốn kém nhất trong ECC và quyết định hiệu suất tổng thể. Nghiên cứu cải tiến các thuật toán nhân điểm, bao gồm việc tối ưu các phép toán số học cơ bản trong trường nguyên tố và các thuật toán nhân điểm như NAF (non-adjacent form). Các kỹ thuật mới, bao gồm song song hóa phép tính, được đề xuất và thử nghiệm trên cả ARMv7 và ARMv8, cho thấy sự tăng tốc đáng kể trong các ứng dụng thực tế.

3.1. Cơ sở tối ưu phép nhân điểm vô hướng ECC

Phép nhân điểm vô hướng là phép toán cơ bản nhất của ECC. Nó quyết định hiệu suất tổng thể của hệ mật. Để nâng cao hiệu quả, cần tối ưu các phép tính số học trong trường nguyên tố. Các phép toán điểm như cộng điểm và nhân đôi điểm cũng cần được cải tiến. Nghiên cứu này khám phá các cách tiếp cận mới. Mục tiêu là giảm chi phí tính toán. Điều này giúp tối ưu hiệu suất mật mã trên thiết bị nhúng.

3.2. Cải tiến thuật toán nhân điểm trên trường nguyên tố

Các thuật toán nhân điểm vô hướng như NAF (non-adjacent form) được cải tiến. Một thuật toán mới để tìm NAF(k) được đề xuất. Dạng biểu diễn hầu không liền kề cũng được nghiên cứu để tối ưu hơn nữa. Các phép toán số học trên trường GF(p) được tối ưu bằng các chỉ lệnh ARM chuyên biệt. Một thuật toán song song hóa hai phép nhân trên trường GF(p) cũng được đề xuất. Những cải tiến này giúp tăng tốc đáng kể phép nhân điểm, nâng cao hiệu quả mật mã ECC.

3.3. Thực nghiệm hiệu suất trên ARMv7 và ARMv8

Các thuật toán được đề xuất được thử nghiệm rộng rãi trên nền tảng ARMv7 và ARMv8. Các thử nghiệm đánh giá hiệu suất thực tế của các cải tiến. Kết quả được so sánh với các phương pháp hiện có. Dữ liệu thực nghiệm chứng minh sự vượt trội của các giải pháp mới. Thời gian thực thi phép nhân vô hướng giảm đáng kể. Điều này khẳng định tính khả thi và hiệu quả của các đề xuất. Nó đóng góp vào việc triển khai ECC hiệu quả trên thiết bị nhúng.

IV.Đóng góp và Hiệu quả nâng cao bảo mật thiết bị nhúng

Luận án này đưa ra nhiều đóng góp quan trọng trong việc tối ưu hóa Mật mã đường cong Elliptic (ECC) trên thiết bị nhúng. Các phương pháp và thuật toán mới được phát triển nhằm tăng tốc phần cứng mật mã trên kiến trúc ARM, cả ARMv7 và ARMv8. Nghiên cứu cũng đánh giá ưu nhược điểm của các đề xuất, cung cấp cái nhìn toàn diện về hiệu quả và tính khả thi. Những đóng góp này không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn tăng cường bảo mật cho các hệ thống nhúng và IoT, mở ra hướng phát triển cho các ứng dụng mật mã tiêu thụ năng lượng thấp trong tương lai.

4.1. Đóng góp mới của nghiên cứu

Nghiên cứu này mang lại nhiều đóng góp mới có ý nghĩa. Các thuật toán nhân đa thức nhị phân phân tầng được tối ưu cho ARMv7 và ARMv8. Một phương pháp mới để nhân nhanh đa thức sử dụng NEON trên ARMv7 đã được phát triển. Các cải tiến cho thuật toán nhân điểm vô hướng trong trường nguyên tố cũng được giới thiệu. Một thuật toán song song hóa hai phép nhân trên trường GF(p) đã được đề xuất. Các đóng góp này trực tiếp nâng cao hiệu quả của mật mã đường cong elliptic, tăng cường bảo mật cho thiết bị nhúng.

4.2. Đánh giá ưu nhược điểm các đề xuất

Các đề xuất trong luận án mang lại ưu điểm rõ rệt. Hiệu suất mật mã trên thiết bị nhúng được cải thiện đáng kể. Các thuật toán tối ưu tận dụng tối đa kiến trúc ARM. Thời gian xử lý giảm, phù hợp với các ứng dụng tiêu thụ năng lượng thấp. Tuy nhiên, việc triển khai đòi hỏi kiến thức sâu về kiến trúc phần cứng. Một số phương pháp có thể phức tạp trong mã hóa. Cần cân nhắc kỹ lưỡng giữa hiệu suất và độ phức tạp khi áp dụng các giải pháp này.

4.3. Hướng phát triển tiếp theo của đề tài

Hướng phát triển tiếp theo bao gồm việc mở rộng các phương pháp này. Mục tiêu là các nền tảng nhúng khác nhau và các kiến trúc vi xử lý mới. Nghiên cứu có thể tập trung vào tích hợp tăng tốc phần cứng mật mã chuyên dụng. Khám phá các đường cong elliptic khác ngoài các đường cong NIST cũng là một hướng. Việc áp dụng các kỹ thuật học máy để tối ưu hóa thuật toán là tiềm năng. Mục tiêu là đảm bảo bảo mật IoT toàn diện hơn và liên tục cải thiện hiệu quả mật mã trên hệ thống nhúng.

Mục lục chi tiết luận án

MỞ ĐẦU
LỜI CAM ĐOAN
LỜI CẢM ƠN
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC HÌNH VẼ
DANH MỤC CÁC BẢNG
1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1. Hệ thống nhúng
1.2. Bộ vi xử lý ARM trong hệ thống nhúng
1.2.1. Kiến trúc ARM (Advanced RISC Machine)
1.2.2. Các vi xử lý ARM trong thực tế
1.2.3. Kiến trúc mở rộng NEON cho ARM
1.2.4. Lập trình NEON trên kiến trúc ARM
1.3. An toàn và bảo mật thông tin trên hệ thống nhúng
1.4. Các thách thức khi xây dựng hệ thống nhúng
1.5. Mật mã trên hệ thống nhúng
1.6. Hệ mật đường cong Elliptic và ứng dụng
1.6.1. Cách biểu diễn điểm trên trường hữu hạn
1.6.2. Ứng dụng của hệ mật dựa trên đường cong Elliptic
1.6.3. Ứng dụng ECDH và ECDSA trong bảo mật truyền dữ liệu trên thiết bị nhúng
1.7. Hiệu quả sử dụng mật mã đường cong Elliptic trên thiết bị nhúng và các nghiên cứu liên quan
1.7.1. Sử dụng mật mã đường cong Elliptic trên thiết bị nhúng
1.7.2. Các nghiên cứu liên quan
1.8. Đánh giá, nhận xét
1.9. Các nền tảng phần cứng sử dụng trong luận án
1.10. Kết luận Chương 1
2. CHƯƠNG 2: NÂNG CAO HIỆU QUẢ CỦA PHÉP NHÂN SỐ HỌC TRONG TRƯỜNG NHỊ PHÂN TRÊN VI XỬ LÝ ARM
2.1. Phép nhân và phép cộng số học cơ bản trong trường hữu hạn
2.1.1. Phép nhân phổ thông
2.1.2. Phép nhân số nguyên lớn trong trường nguyên tố
2.1.3. Phép nhân trong trường nhị phân
2.2. Xác định tỷ số giữa phép nhân và phép cộng trên vi xử lý ARMv7/v8
2.3. Nhân phân tầng trong trường hữu hạn
2.3.1. Số nguyên lớn và việc xử lý trên các số nguyên lớn
2.3.2. Thuật toán nhân số lớn
2.3.3. Mô tả thuật toán phân tầng
2.3.4. Một số tính chất về chi phí của thuật toán phân tầng
2.3.5. Thuật toán nhân số nguyên lớn có chi phí thấp nhất
2.3.6. Tìm thuật toán nhân tối ưu cho một số giá trị t với giả thiết m = 2a
2.4. Nhân phân tầng trong trường nhị phân trên vi xử lý ARMv7
2.4.1. Chỉ lệnh nhân nhị phân trong thành phần NEON trên vi xử lý ARMv7
2.4.2. Tham số của đường cong NIST trên các trường nhị phân
2.4.3. Một phương pháp mới để nhân nhanh đa thức trên vi xử lý ARMv7
2.5. Thực nghiệm, đánh giá thuật toán đề xuất
2.6. Nhân phân tầng trong trường nhị phân trên vi xử lý ARMv8
2.6.1. Hỗ trợ nhân đa thức nhị phân trên vi xử lý ARMv8
2.6.2. Xây dựng thuật toán nhân đa thức nhị phân phân tầng trên vi xử lý ARMv8
2.7. Thực nghiệm và đánh giá thuật toán đề xuất
2.8. Kết luận Chương 2
3. CHƯƠNG 3: NÂNG CAO HIỆU QUẢ PHÉP NHÂN VÔ HƯỚNG CỦA HỆ MẬT ECC TRONG TRƯỜNG NGUYÊN TỐ TRÊN VI XỬ LÝ ARM
3.1. Cơ sở để nâng cao hiệu quả của phép nhân điểm vô hướng trên ECC trong trường nguyên tố
3.2. Nâng cao hiệu quả của các phép tính số học trong trường nguyên tố trên vi xử lý nhúng
3.3. Nâng cao hiệu quả của các phép toán số học điểm
3.3.1. Một số thuật toán nhân điểm vô hướng trên đường cong Elliptic
3.3.2. Thuật toán nhị phân Right – to – Left
3.3.3. Thuật toán NAF (non-adjacent form)
3.3.4. Thuật toán NAF cửa sổ trượt cho tính phép nhân vô hướng trên đường cong Elliptic
3.4. Mở rộng cho dạng biểu diễn NAF của số nguyên dương
3.4.1. Dạng không liền kề (NAF)
3.4.2. Thuật toán mới tìm NAF(k)
3.5. Dạng biểu diễn hầu không liền kề
3.6. Nâng cao hiệu quả của phép toán số học điểm trên hệ mật ECC trong trường nguyên tố
3.6.1. Các chỉ lệnh sử dụng trên vi xử lý ARM
3.6.2. Đề xuất thuật toán song song hai phép nhân trên trường GF(p)
3.6.3. Cải tiến thuật toán số học trên đường cong Elliptic
3.6.4. Nhân vô hướng
3.7. Thử nghiệm và đánh giá
3.7.1. Thử nghiệm trên ARMv7
3.7.2. Thử nghiệm trên ARMv8
3.8. Kết luận Chương 3
KẾT LUẬN
Đóng góp mới của luận án
Đánh giá ưu nhược điểm của các đề xuất trong luận án và hướng phát triển tiếp theo của đề tài
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ kỹ thuật nghiên cứu giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng mật mã đường cong elliptic trên các thiết bị tính toán nhúng

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (133 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các nội dung, số liệu và kết quả nghiên cứu trình bày trong luận án là hoàn toàn trung thực và chưa có tác giả nào công bố trong bất cứ một công trình nào khác, các dữ liệu tham khảo được trích dẫn đầy đủ. Người cam đoan Phạm Văn Lực ii LỜI CẢM ƠN Luận án này được thực hiện tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông - Bộ Thông tin và Truyền thông. Nghiên cứu sinh xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy giáo PGS.

Hoàng Đăng Hải, TS. Lều Đức Tân đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ, trang bị phương pháp nghiên cứu, kiến thức khoa học để tôi hoàn thành các nội dung nghiên cứu của luận án. Nghiên cứu sinh xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới các thầy, cô của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, các nhà khoa học thuộc Viện Khoa học - Công nghệ mật mã đã đóng góp nhiều ý kiến quý báu giúp tôi hoàn thành các nội dung nghiên cứu của luận án. Nghiên cứu sinh xin trân trọng cảm ơn Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, Khoa Khoa Quốc tế và Đào tạo Sau đại học là cơ sở đào tạo và đơn vị quản lý, các đồng chí Lãnh đạo Viện Khoa học - Công nghệ mật mã, nơi tôi đang công tác đã tạo điều kiện thuận lợi, hỗ trợ và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu thực hiện luận án.

Tôi xin trân trọng cảm ơn các bạn bè người thân và gia đình đã cổ vũ, động viên giúp đỡ, tạo điều kiện cho tôi hoàn thành luận án. Nghiên cứu sinh Phạm Văn Lực iii MỤC LỤC .ii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮT .vi DANH MỤC HÌNH VẼ. viii DANH MỤC CÁC BẢNG. TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU.

Hệ thống nhúng. Bộ vi xử lý ARM trong hệ thống nhúng. Kiến trúc ARM (Advanced RISC Machine). Các vi xử lý ARM trong thực tế.

Kiến trúc mở rộng NEON cho ARM. Lập trình NEON trên kiến trúc ARM. An toàn và bảo mật thông tin trên hệ thống nhúng.1 Các thách thức khi xây dựng hệ thống nhúng .2 Mật mã trên hệ thống nhúng. Hệ mật đường cong Elliptic và ứng dụng.

Cách biểu diễn điểm trên trường hữu hạn .2 Ứng dụng của hệ mật dựa trên đường cong Elliptic.3 Ứng dụng ECDH và ECDSA trong bảo mật truyền dữ liệu trên thiết bị nhúng. Hiệu quả sử dụng mật mã đường cong Elliptic trên thiết bị nhúng và các nghiên cứu liên quan. Sử dụng mật mã đường cong Elliptic trên thiết bị nhúng. Các nghiên cứu liên quan.

Đánh giá, nhận xét .4 Các nền tảng phần cứng sử dụng trong luận án. Kết luận chương 1. NÂNG CAO HIỆU QUẢ CỦA PHÉP NHÂN SỐ HỌC TRONG TRƯỜNG NHỊ PHÂN TRÊN VI XỬ LÝ ARM. Phép nhân và phép cộng số học cơ bản trong trường hữu hạn.

Phép nhân phổ thông. Phép nhân số nguyên lớn trong trường nguyên tố.3 Phép nhân trong trường nhị phân. Xác định tỷ số giữa phép nhân và phép cộng trên vi xử lý ARMv7/v8. Nhân phân tầng trong trường hữu hạn.

Số nguyên lớn và việc xử lý trên các số nguyên lớn. Thuật toán nhân số lớn. Mô tả thuật toán phân tầng. Một số tính chất về chi phí của thuật toán phân tầng.

Thuật toán nhân số nguyên lớn có chi phí thấp nhất. Tìm thuật toán nhân tối ưu cho một số giá trị t với giả thiết m = 2a. Nhân phân tầng trong trường nhị phân trên vi xử lý ARMv7 .1 Chỉ lệnh nhân nhị phân trong thành phần NEON trên vi xử lý ARMv7. Tham số của đường cong NIST trên các trường nhị phân.

Một phương pháp mới để nhân nhanh đa thức trên vi xử lý ARMv7 .4 Thực nghiệm, đánh giá thuật toán đề xuất. Nhân phân tầng trong trường nhị phân trên vi xử lý ARMv8 .1 Hỗ trợ nhân đa thức nhị phân trên vi xử lý ARMv8. Xây dựng thuật toán nhân đa thức nhị phân phân tầng trên vi xử lý ARMv8. Thực nghiệm và đánh giá thuật toán đề xuất.

Kết luận chương 2. NÂNG CAO HIỆU QUẢ PHÉP NHÂN VÔ HƯỚNG CỦA HỆ MẬT ECC TRONG TRƯỜNG NGUYÊN TỐ TRÊN VI XỬ LÝ ARM. Cơ sở để nâng cao hiệu quả của phép nhân điểm vô hướng trên ECC trong trường nguyên tố.1 Nâng cao hiệu quả của phép tính số học trong trường nguyên tố trên vi xử lý nhúng .2 Nâng cao hiệu quả của các phép toán số học điểm. Một số thuật toán nhân điểm vô hướng trên đường cong Elliptic.1 Thuật toán nhị phân Right – to – Left.2 Thuật toán NAF (non-adjacent form) .3 Thuật toán NAF cửa sổ trượt cho tính phép nhân vô hướng trên đường cong Elliptic.

Mở rộng cho dạng biểu diễn NAF của số nguyên dương .1 Dạng không liền kề (NAF) .2 Thuật toán mới tìm NAF(k). Dạng biểu diễn hầu không liền kề. Nâng cao hiệu quả của phép toán số học điểm trên hệ mật ECC trong trường nguyên tố .1 Các chỉ lệnh sử dụng trên vi xử lý ARM. Đề xuất thuật toán song song hai phép nhân trên trường GF(p).

Cải tiến thuật toán số học trên đường cong Elliptic. Nhân vô hướng. Thử nghiệm và đánh giá .2 Thử nghiệm trên ARMv7 .3 Thử nghiệm trên ARMv8. Kết luận chương 3.

Đóng góp mới của luận án. Đánh giá ưu nhược điểm của các đề xuất trong luận án và hướng phát triển tiếp theo của đề tài. 116 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 118 vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮT Fq Trường hữu hạn q #(a) Lực lượng của a #(b) Lực lượng của b #(E) Lực lượng của tập E, số điểm của đường cong E 𝔽2𝑛 Trường nhị phân ARM Advanced RISC Machine Kiến trúc vi xử lý sử dụng tập lệnh RISC ASM Assembly Ngôn ngữ lập trình bậc thấp 𝐸(𝐹𝑞 ) Nhóm các điểm của đường cong Elliptic trên trường hữu hạn q ECDLP Elliptic Curve Discrete Bài toán Logarithm rời rạc trên nhóm Logarithm Problem các điểm của đường cong Elliptic ECIES Elliptic Curve Integrated Hệ mã hóa tích hợp dựa trên đường Encryption System cong elliptic FPGA Field Programmable Gate Công nghệ lập trình phần cứng Array FPU Floating Point Unit Bộ thực hiện lệnh số học GF(p) Trường hữu hạn p nguyên tố GPU Graphical Processor Units Đơn vị xử lý đồ họa IKEv2 Internet Key Exchange Giao thức thỏa thuận khóa trên version 2 Internet phiên bản 2 IPSec IP Security Protocol Giao thức bảo mật dữ liệu IP ISO/IEC International Standard Tổ chức tiêu chuẩn quốc tế Organization/International Electrotechnical Commission k.P Phép nhân một số nguyên k với điểm P trên đường cong Elliptic MIPS Million Instructions Per Đơn vị đo số chỉ lệnh thực hiện trong Second một giây NAF Non-Adjacent Form Dạng không liền kề NEON Một đồng xử lý tích hợp trong vi xử lý ARM NIST National Institute of Các chuẩn về công nghệ quốc gia của Standards and Technology Mỹ RISC Reduced Instructions Set Tập chỉ lệnh tối giản cho vi xử lý Computer vii RSA Rivest-Shamir-Adlemen Hệ mật RSA SIMD Single Instruction Multiple Cơ chế thực hiện song song (đơn chỉ Data thị đa dữ liệu) SOC System on Chip Vi mạch tích hợp đa thành phần TLS Transport Layer Security Giao thức bảo mật tầng vận chuyển VPN Virtual Private Network Mạng riêng ảo wNAF window Non-Adjacent Dạng không liền kề cửa sổ độ rộng w Form viii DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Các thành phần chính trong một phần cứng nhúng .2: Sơ đồ khối của vi xử lý Cortex-A9 .3: Phép toán cộng 8 bit trên 4 làn sử dụng 1 chỉ lệnh SIMD trên ARMv6.4: Cấu trúc của các thanh ghi NEON trên ARMv7 .5: Các thanh ghi trong kiến trúc ARMv8 .6: Cấu trúc thanh ghi NEON trong ARMv8 .7: Truy nhập trên thanh ghi ARMv8 .8: Kiến trúc Pipeline trên vi xử lý ARM .9: Các thách thức trong thiết kế hệ thống nhúng.10: Các thành phần trong giao thức TLS .11: Các bước bắt tay trong giao thức TLS .12: Kiến trúc của giao thức OpenVPN .13: Các bước trao đổi khóa trong giao thức OpenVPN .14: Các bước trong giai đoạn 1 của giao thức IKEv2.15: Cấu trúc của phép toán trên EC .17: Mô hình các tầng trong mật mã ECC.19: Kít phát triển IMX8M .1: Minh họa cách tính các tích thành phần.

Phương pháp này sử dụng quan điểm hướng hàng (row-wise), trong đó luồng tính toán theo hướng mũi tên. Nhân số lớn theo phương pháp quét tích.3: Hoạt động của lệnh VMULL. Hiệu quả của thuật toán đề xuất trên phần cứng Xilinx Zynq-7000 SoC ZC702 (Linux). Hiệu quả của thuật toán đề xuất trên phần cứng IMX6Q-SABRE (Linux) .6: Hoạt động của VMULL.P64, PMULL và PMULL2 trên vi xử lý ARMv8 .7: Bộ nhân 128-bit theo phương pháp nhân phổ thông .8: Bộ nhân 192-bit theo phương pháp phổ thông .1: Thực hiện tại nhân kép các tầng trong ECC .2: Thực hiện nhân song song hai phép nhân .3: Tính toán trong vòng lặp j của thuật toán 3.6 sử dụng NEON.

So sánh thời gian thực hiện của giao thức ECDH trên ARMv7 .5: So sánh thời gian thực hiện của thuật toán tạo chữ ký số ECDSA trên ARMv7 .6: So sánh thời gian thực hiện của thuật toán kiểm tra chữ ký số ECDSA trên ARMv7 .7: So sánh thời gian thực hiện của giao thức ECDH trên ARMv8 .8: So sánh thời gian thực hiện của thuật toán tạo chữ ký số ECDSA trên ARMv8 .9: So sánh thời gian thực hiện của thuật toán kiểm tra chữ ký số ECDSA trên ARMv8. 113 x DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Sự khác nhau giữa chỉ lệnh trong ARMv7 và ARMv8 .2: Quy ước tên và độ rộng vector trong ARMv8.3: Chỉ lệnh NEON trong ARMv7 và ARMv8 .4: Độ an toàn theo kích cỡ khóa của ECC và RSA.5: Số lượng các phép toán được thực hiện để cộng và nhân đôi điểm .1: Tóm tắt chi phí chỉ lệnh nạp và lưu dữ liệu .2: Thuật toán nhân tối ưu cho các số t ký tự với t = 1, …, 16 với giả thiết m = 2a.3: Thuật toán tối ưu cho t = 17, 21, 22, 28, 29, 42, 43, 85 và 86.4: Thuật toán tối ưu cho t = 32, 48, 64, 128, 256 và 480.5: Tham số đường cong elliptic theo khuyến nghị của NIST trên 𝐹2283.6: Bảng chứa tất cả các tích 𝑐𝑗, 𝑘 = 𝑎𝑗.7: Biến đổi các véc tơ 𝐶𝑖 thành 𝐷𝑖.8: Bảng chứa tất cả các tích 𝑐𝑗, 𝑘 = 𝑎𝑗.9: Bảng chứa tất cả các tích 𝑐𝑗, 𝑘 = 𝑎𝑗.10: Biến đổi các véc tơ 𝐶𝑖 thành 𝐷𝑖 trong 2 đa thức bậc không quá 32 .11: Kết quả đánh giá trên Xilinx Zynq-7000 SoC ZC702 (Linux) .12: Kết quả đánh giá trên IMX6Q-SABRE (Linux) .13: Kết quả đánh giá ECDSA trên NXP IMX8M Kit .

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Phạm Văn Lực (n.d.). Nghiên cứu nâng cao hiệu quả mật mã đường cong elliptic trên thiết bị nhúng [Luận án tiến sĩ, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông]. LuanAn.net. https://luanan.net/cong-nghe-thong-tin/an-toan-thong-tin/luan-an-nang-cao-hieu-qua-mat-ma-duong-cong-elliptic-thiet-bi-nhung

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Nghiên cứu nâng cao hiệu quả mật mã đường cong elliptic trên thiết bị nhúng" nghiên cứu về vấn đề gì?

Nghiên cứu giải pháp nâng cao hiệu quả mật mã đường cong elliptic trên thiết bị nhúng. Đề xuất mô hình tối ưu hiệu suất 20% so với chuẩn.

Luận án "Nghiên cứu nâng cao hiệu quả mật mã đường cong elliptic trên thiết bị nhúng" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông.

Luận án "Nghiên cứu nâng cao hiệu quả mật mã đường cong elliptic trên thiết bị nhúng" có bao nhiêu trang?

Luận án "Nghiên cứu nâng cao hiệu quả mật mã đường cong elliptic trên thiết bị nhúng" có 133 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Nghiên cứu nâng cao hiệu quả mật mã đường cong elliptic trên thiết bị nhúng" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter