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武汉大学何德彪教授学术报告

来源: 点击: 时间:2024年01月05日 13:45

报告人:武汉大学何德彪教授

报告地点:信息535会议室

报告时间:20240108日(周4

报告题目:《基于身份数字签名算法的高速实现》

个人简介: 何德彪 ,教授,博士生导师,武汉大学国家网络安全学院副院长。长期从事密码学、区块链技术等领域的研究工作;入选全球高被引科学家和中国高被引学者;主持国家杰出青年科学基金、国家重点研发计划、湖北省重大研究计划等科研项目30 余项;获教育部自然科学奖一等奖、湖北省自然科学奖二等奖等省部级奖励4项;在IEEE TIFSIEEE TDSCPKCICDCS等国内外知名期刊/会议上发表学术论文100 余篇,谷歌学术引用次数超过1万次;获IEEE Systems JournalIET Information SecurityMSN等国内外知名期刊/会议最佳论文奖6项;担任IEEE Transactions on ComputersScience China-Information Sciences、密码学报等多个国内外知名期刊的编委;担任国家自然科学基金会评专家、国家重点研发计划视频答辩专家、湖北省商用密码协会会长等学术职务。

摘要:基于身份密码学方案的提出解决了传统公钥密码学中繁琐的证书管理问题,但其中的双线性对运算和高阶塔式扩域运算是基于双线性对签名方案的性能瓶颈。近年来,图形处理单元(GPU)在通用计算领域得到广泛应用,并在密码算法计算方面展现出了巨大优势。然而,基于GPU的双线性对和标识密码方案的实现却略显滞后。我们在NVIDIA RTX 3060平台上实现了IEEE P1363标准中的基于身份数字签名算法。我们将签名验证过程中的双线性对运算转换为两个参数固定的双线性对乘积,从而避免了G2群上的椭圆曲线标量乘法。我们利用预计算技术提高了椭圆曲线标量乘法、12次扩域幂运算和双线性对运算的性能。同时,我们利用PTX ISA指令加速了底层有限域运算。实验结果表明:BN-254曲线上的Optimal Ate对、参数固定的Optimal Ate对和两个参数固定的Optimal Ate对乘积的吞吐量分别达43,856/秒、46,753/秒和39,798/秒,签名生成和签名验证速度达到每秒322,060/秒和40,600/秒。

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