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Título: Implementação do AES na Plataforma CUDA
Outros títulos: Implementation of AES on the CUDA plataform
Autor(es): Carvalho, Marcel Augustus Barbosa
Orientador(es): Nascimento, Anderson Clayton Alves
Assunto: Criptografia
Processamento paralelo (Computação)
Computação gráfica
Data de publicação: 31-Jan-2013
Referência: CARVALHO, Marcel Augustus Barbosa. Implementação do AES na Plataforma CUDA. 2012. xvii, 145 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2012.
Resumo: Compute Unified Device Architecture (CUDA) é uma plataforma de computação paralela de propósito geral que tira proveito das unidades de processamento gráfico (GPU) NVIDIA para resolver problemas computacionais que possam ser paralelizáveis. No campo da criptografia já foram realizados esforços no uso de GPUs com algoritmos criptográficos simétricos e assimétricos e mais recentemente com as funções de hash. Este trabalho realiza uma revisão das implementações anteriores do AES sobre GPUs e implementa o algoritmo AES para cifração e decifração com chaves de 128, 192 e 256 bits no modo ECB com padding, com variações no uso dos recursos disponíveis nas GPUs CUDA. Como resultado nal chegou-se a implementação em CUDA cuja con guração de recursos levou a ganhos no tempo total de cifração/decifração de até 32,7 vezes comparados à versão em CPU usada como referência. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT
Compute Unified Device Architecture (CUDA) is a platform for general purpose parallel computing that takes advantage of NVIDIA Graphic Processing Units (GPU) to solve arallelizable computational problems. In the eld of the cryptography e orts have been made in the use of GPUs with asymmetric and symmetric cryptographic algorithms more recently with hash functions. This paper conducts a review of previous implementations of AES on GPU and implements the AES algorithm for encryption and decryption with keys of 128, 192 and 256 bits in ECB mode with padding, with variations in the use of available resources in CUDA GPUs. As a nal result, a CUDA implementation was obtained with a resource con guration providing gains in total time of encryption / decryption of up to 32,7 times compared to the used CPU version.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, 2012.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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