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05.09.2018 | Focus | Ausgabe 23/2018

Soft Computing 23/2018

A generic optimization method of multivariate systems on graphic processing units

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 23/2018
Autoren:
Guohong Liao, Zheng Gong, Zheng Huang, Weidong Qiu
Wichtige Hinweise
Communicated by B. B. Gupta.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Since traditional cryptosystems have been vigorously challenged in recent years by quantum computing, using multivariate systems to design cryptosystems becomes a possible choice among those post-quantum candidates. However, compared with traditional cryptosystems (RSA, ECC, etc.), multivariate systems might not be cost-friendly for practical applications. In recent years, GPU is widely used in machine learning with respect to its massive parallel computing power. To the best of our knowledge, all the published GPU acceleration schemes for multivariate systems are based on quadratic multivariate systems, and they might not be applicable for high-order multivariate cryptography systems. In this paper, we propose a generic GPU acceleration framework for multivariate systems with various orders. The experiment results show that our optimization method can effectively improve the performance of multivariate cryptosystems on GPUs.

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