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GPGPUを用いた超高速疑似乱数発生法に関する研究

研究課題

研究課題/領域番号 16K00180
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 情報セキュリティ
研究機関岩手大学

研究代表者

吉田 等明  岩手大学, 教育学部, 教授 (00220666)

研究分担者 川村 暁  岩手大学, 情報基盤センター, 准教授 (40347919)
研究協力者 村上 武  
研究期間 (年度) 2016-10-21 – 2019-03-31
研究課題ステータス 完了 (2018年度)
配分額 *注記
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2018年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
キーワードカオス / 疑似乱数 / 疑似乱数発生器 / GPU / 超長周期 / 超高速 / 超長周期疑似乱数 / GPGPUを用いた超並列化 / IoT機器の情報セキュリティ / 組み込み系デバイスの情報セキュリティ / 超高速疑似乱数発生装置 / 堅牢かつ高速な暗号 / 暗号・認証等 / インターネット高度化 / 情報セキュリティ / 最新情報の調査研究 / GPUアーキテクチャ / CUDAプログラミング / GPUの世代別比較 / パラメータ見直し / 堅牢性の向上 / スーパーコンピュータ利用の準備
研究成果の概要

Pascalアーキテクチャを持つGPUを用いて,従来の14倍に相当する1秒間に4.383×10の12乗ビットという高速化を実現した。これまではカオスの長期予測不可能性によっていた堅牢性を,ランダム性を付加することによって大幅に向上させた。アルゴリズムの基本部分を見直すことにより,サイドチャンネル攻撃にも耐えうるものとした。周期については,4200個のカオス時系列を並列に動作させることで,10の22432乗という超長周期を可能とした。また,カオス時系列の個数と周期の対数との間に良い直線性があることを見出した。これによって,必要な長さの周期を持つ乱数発生器をデザインすることが可能となった。

研究成果の学術的意義や社会的意義

倍精度浮動小数点型演算を用いて実装した装置については,ハイエンドのGPUを用いてインターネットのバックボーンの暗号化に利用可能である。これにより伝送途中での盗聴を防ぐことができる。
固定小数点型演算方式で実装した装置については,浮動小数点演算をサポートしていない組み込み系デバイスやIoT機器の情報セキュリティ強化にも応用できると期待できる。近年,スマートフォンやIoT機器の情報セキュリティ対策が叫ばれており,重要な要素技術になるものと考えられる。最近のスマートフォンには,高性能のGPUが搭載されているものが増えているため暗号・復号時のCPUへの負荷を減らすことが可能となった。

報告書

(4件)
  • 2018 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2017 実施状況報告書
  • 2016 実施状況報告書
  • 研究成果

    (4件)

すべて 2018 2017

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Chaos Neural Network for Ultra-Long Period Pseudo-Random Number Generator2017

    • 著者名/発表者名
      H. Yoshida, Y. Kon and T. Murakami
    • 雑誌名

      Proceedings of Papers, ITISE 2017

      巻: 1 ページ: 102-113

    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Factors Affecting Randomness in Pseudo-Random Number Series Extracted from Chaotic Time Series of Logistic Map and Chaos Neural Network2017

    • 著者名/発表者名
      H. Yoshida, M. Sasaki, T. Murakami, S. Shimono and S. Kawamura
    • 雑誌名

      Proceedings of Papers, ITISE 2017

      巻: 2 ページ: 331-342

    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] カオス・ニューラルネットワークを用いた乱数発生器のAndroid端末への実装2017

    • 著者名/発表者名
      劉 忠達, 村上 武, 川村 暁, 吉田等明
    • 雑誌名

      信学技報

      巻: 117 ページ: 107-112

    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
  • [学会発表] Implementation of High-Performance Pseudo-Random Number Generator by Chaos Neural Networks using Fix-Point Arithmetic with Perturbation2018

    • 著者名/発表者名
      Hitoaki YOSHIDA, Yoshino AKATSUKA and Takeshi MURAKAMI
    • 学会等名
      2018 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2016-10-24   更新日: 2020-03-30  

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