Heterogeneous Implementation of a Voronoi Cell-Based SVP Solver
Heterogeneous Implementation of a Voronoi Cell-Based SVP Solver
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基于 Voronoi 单元的 SVP 求解器的异构实现
DOI：
10.1109/access.2019.2939142
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发表时间：
--
期刊：
影响因子：
3.9
通讯作者：
LP Santos
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
G Falcao;F Cabeleira;A Mariano;LP Santos
本文提出了一种新的，异构的CPU+GPU攻击格为基础的（后量子）密码系统的最短向量问题（SVP）的基础上，在基于格的密码分析的中心问题。据我们所知，这是第一次同时使用CPU和GPU对基于格的密码系统进行SVP攻击。我们表明，Voronoi细胞为基础的CPU+GPU的攻击，在以前的工作中的算法改进，是适合所提出的大规模并行平台。结果表明：1）异构平台在这种情况下是有用的，因为它们增加了系统中可用的总内存（因为GPU的内存可以有效地使用），这是Voronoi单元算法的典型瓶颈，我们也能够在这样的平台上提高算法的性能，通过成功地使用GPU作为协处理器，2）这种攻击可以使用传统的GPU成功加速，3）我们可以利用多个GPU来攻击基于格的密码系统。实验结果显示，与使用全部24个可用线程的单CPU执行相比，对于由Intel Xeon E5-2695 v2 CPU（12核插槽）托管的2个GPU，仅使用1个内核的加速可达，对于由同一台机器托管的2个GPU，使用所有22个CPU线程（2个保留用于编排GPU）的加速约为20%。
This paper presents a new, heterogeneous CPU+GPU attacks against lattice-based (post-quantum) cryptosystems based on the Shortest Vector Problem (SVP), a central problem in lattice-based cryptanalysis. To the best of our knowledge, this is the first SVP-attack against lattice-based cryptosystems using CPUs and GPUs simultaneously. We show that Voronoi-cell based CPU+GPU attacks, algorithmically improved in previous work, are suitable for the proposed massively parallel platforms. Results show that 1) heterogeneous platforms are useful in this scenario, as they increment the overall memory available in the system (as GPU’s memory can be used effectively), a typical bottleneck for Voronoi-cell algorithms, and we have also been able to increase the performance of the algorithm on such a platform, by successfully using the GPU as a co-processor, 2) this attack can be successfully accelerated using conventional GPUs and 3) we can take advantage of multiple GPUs to attack lattice-based cryptosystems. Experimental results show a speedup up tofor 2 GPUs hosted by an Intel Xeon E5-2695 v2 CPU (12 coressockets) using only 1 core and gains in the order of 20% for 2 GPUs hosted by the same machine using all 22 CPU threads (2 are reserved for orchestrating the GPUs), compared to single-CPU execution using the entire 24 threads available.
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