彩虹表算法在异构多设备系统上的优化与实现

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哈希函数广泛的应用于信息安全领域。穷举法和字典攻击法是对哈希函数进行破解的两种常用方式,但前者需要大量的时间,后者需要大量的存储空间。Hellman基于这两种方法提出了时间存储折中攻击法。Oechslin在此基础上进一步研究,提出了彩虹表算法,也是目前最为有效的方法。彩虹表算法虽然在时间和空间方面做了一定折中,但仍然需要不少的时间和空间。由于CPU的计算能力有限,很难在CPU上利用彩虹表算法破解复杂程度高的密码。GPU作为这些年来发展迅速的并行计算平台,其在处理计算密集型任务时,性能远远高于CPU。目前的系统大都是CPU与GPU组成的异构系统,异构多设备架构已广泛用于解决计算密集型问题。这为实现高性能的彩虹表算法提供了思路。本文提出了基于完美表的彩虹表算法在异构多设备系统上的优化与实现。首先,通过一些存储优化方法来减少存储表所需要的空间大小。在针对MD5算法和明文长度为7的实验中,相比于不进行存储优化,本文所采用的存储优化方式可以把彩虹表的大小减少大约30.7%。相对于第三方工具而言,所减少的存储空间就更多了。然后利用各种优化方式以及异构系统上的所有设备来并行优化彩虹表算法的每个阶段,以实现最佳性能。我们在一个由Intel Xeon 8176M CPU和两个Nvidia Tesla V100 GPU组成的异构体系结构上进行了一系列对比实验。对于在线阶段,常量内存和共享内存的使用提高了内存访问速度,在实验中,内存优化版本性能提高了 10%以上。在线阶段的分离与批处理技术使得性能在内存优化版本的基础上又有所提高(对于长度为7的明文,提高了大约40.5%)。在批处理版本的基础上,检查点的使用过滤了大量的错误警报,提高了在线阶段的性能(约24.4%)。对于预计算阶段来说,它将利用上异构系统中的所有设备,并采取任务动态分配的方式来实现各个设备间的负载平衡。针对MD5哈希算法,与目前通用的第三方工具Cryptohaze和RainbowCrack相比,预计算阶段可以实现2.03倍和131.3倍的加速;在线阶段的加速比分别为1.97和1.44。针对其他几种哈希算法的实验数据虽然不完全一样,但都表明比第三方工具好。
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