基于并行计算寻找非线性反馈移位寄存器的方法

摘要

在流密码中,非线性反馈移位寄存器(Non-Linear Feedback Shift Register,NLFSR)是一种常用的、安全性较高的伪随机序列生成器。目前NLFSR领域一个主要的问题是,没有一种普遍有效的数学算法,能够根据给定的周期,直接推导出符合这个周期条件的所有NLFSR。为了对问题进行研究,就需要大量指定周期的NLFSR的实验数据作为支持。本文主要提出了两种可以快速获取指定周期的NLFSR的编程算法。这两种算法分别是基于GPU并行计算和MapReduce并行计算来实现的。通过并行计算来寻找NLFSR的方法具有性能上的优势,计算速度快,尤其适用于处理高次数的复杂 NLFSR。使用并行计算的方法能够快速大规模地计算出符合条件的 NLFSR,能够为未来研究寻找指定周期的NLFSR的数学算法提供大量的实验数据。

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第一章 绪论

1.1研究背景

1.2国内外研究现状

1.3目前存在的问题

1.4本文的研究内容及工作

1.5全文内容结构

第二章 反馈移位寄存器与并行计算技术

2.1反馈移位寄存器（FSR）

2.2 MapReduce并行计算框架

2.3 GPU并行计算框架

第三章 基于并行计算框架寻找NLFSR

3.1实验目标和计算任务

3.2计算流程和算法

3.3基于单机的GPU并行计算实验设计

3.4基于集群的MapReduce并行计算实验设计

3.5两种方案的可行性分析和比较

3.6本章小结

第四章 实验结果的比较，验证和分析

4.1计算结果的正确性分析

4.2计算的时间代价分析

4.3本章小结

第五章 总结

第六章 结束语

6.1论文主要工作

6.2未来工作展望

参考文献

致谢

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