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ANT 系列分組密碼算法的FPGA 高速實現*

2021-04-24 11:37:08王建新劉芮安肖超恩
電子技術應用 2021年4期
關鍵詞:設計

王建新,劉芮安,肖超恩,張 磊

(北京電子科技學院 電子與通信工程系,北京 100070)

0 引言

隨著信息技術的發展,信息安全問題日益受到重視。在網絡空間安全維護、發展的進程中,密碼技術在公鑰基礎設施、GSM 鑒權、電子信封及區塊鏈等[1]領域中起到了關鍵作用。分組密碼算法是保障信息機密性和完整性的重要技術手段[2],在智能終端、無線傳感網絡等領域廣泛應用[3]。目前,所使用的分組密碼多為國外設計,且傳統分組密碼如AES[4]等在資源有限的情況下并不適用。我國自主設計的商用分組密碼算法以SM4 算法為主。

近年來,提升科技創新的保障效應和網絡安全的動力機能[5]成為網絡空間治理的重要目標。為推動密碼算法技術進步,中國密碼學會舉辦了全國密碼算法設計競賽。ANT 系列分組密碼算法由山東大學網絡空間安全學院王美琴[6]等提交,經公開評議、檢測評估和專家評選已入選競賽第二輪名單。

近年來,輕量級密碼算法逐漸成為研究熱點[7],如HIGHT[8]、PRESENT[9]、PICCOLO[10]、LED[11]、LBlock[12]和Zorro[13]等。作為一款國產輕量級密碼算法,ANT 系列分組密碼算法具有抗側信道攻擊、適合bit-slice 多路并行實現等優勢[6],具有一定的研究價值及應用前景。

為了適應第五代移動通信、物聯網等高新技術對密碼算法高速實現的需求[14],本文采用流水線結構,對ANT 算法進行高速、高數據吞吐率的硬件設計實現。

1 ANT 系列分組密碼算法介紹

1.1 ANT-128/128 分組密碼算法

ANT-128/128 分組密碼算法采用128 bit 長度主密鑰K=k2n-1||k2n-2||…||k0,并可以分為:

K1||K0作為LFSR 的初始狀態。每次先取出當前低位寄存器Ki中的n 比特作為當前輪的輪密鑰ki,然后進行LSFR 的狀態更新,(i+1)作為輪常數(i 為當前輪數),如圖1 所示。Ki+1經過A 操作迭代變換3 次,如圖2所示。

圖1 ANT-128/128 算法密鑰擴展結構圖

圖2 A 操作結構圖

在ANT-128/128 算法中,常數t0=7,t1=1。

1.2 輪函數

ANT-128/128 分組密碼算法輪函數結構如圖3 所示,其中,(s0,s1)=(3,16)。為保證加解密一致,最后一輪左支經過輪函數后不進行交換。

圖3 輪函數結構圖

1.2.1 非線性函數G0 、G1

G0、G1為非線性函數,包含兩層,兩層中間是一層比特級的置換。

(1)對于G0:y1=G0(x0)

先經過第一層:

其中,0≤j<n。

(2)對于G1,結構與G0相同,僅作比特位與模數的變換,在此不作贅述。

1.2.2 比特級置換PERM

在ANT-128/128 算法下,比特級置換PERM 的表達式如下:

2 功能模塊設計

本文采用Verilog HDL 語言以Quartus II 15.0 為平臺進行工程實現。系統由兩個主要部分組成,分別為密鑰擴展模塊和加解密模塊。本文使用了有限狀態機(FSM)[15-16]的設計思路對兩個模塊進行工程實現,并采用流水線結構對加解密模塊進行性能優化,以提高數據吞吐率。系統整體結構框圖如圖4 所示。

圖4 系統整體結構框圖

圖4 中,在控制信號置位后,密鑰擴展模塊讀取128 bit主密鑰并進行子密鑰擴展,存儲于子密鑰寄存器中,供加解密模塊調用。加解密模塊讀取明文,并以流水線的形式同時開始各輪函數運算,在經歷46 輪后,生成128 bit密文。下面將對三個模塊設計方案進行詳細說明。

2.1 密鑰擴展模塊設計

ANT 密鑰擴展模塊基于LFSR 實現,采用有限狀態機結構,能夠達到“狀態更新一次,寄存器移位一次”的效果。密鑰擴展模塊定義的輸入端口有:時鐘、主密鑰以及復位,設置狀態字寄存器。當系統檢測到復位信號時,電路將從空閑狀態轉換為工作狀態,并在每一個時鐘上升沿到來時轉換到下一狀態。每一輪完成后,生成的子密鑰將會存入相應的寄存器,供輪函數調用。經歷46 輪后,密鑰擴展完畢。密鑰擴展模塊流程如圖5 所示。

圖5 密鑰擴展流程圖

在密鑰擴展模塊中,為保證數據的擴散性,算法設計了A 操作并對其進行三次迭代,其實質是對比特分組的移位和異或。為提升運算速度,本文經過計算得到A 操作迭代三次后的輸出表達式,并將其整體例化為元件。該設計方式無需調用三次“A 操作”,只需調用一次“A 操作三次迭代”,省去了四次異或運算與四次移位。在密鑰擴展中,由于各輪中該部分功能相同,只需實現一次元件,并在各輪中依次調用,從而大大節約了硬件資源。

A 操作經計算后的表達式為:

其中,i 為輪數,x[7]、x[6]…x[0]為A 操作輸入均分成的8 個32 比特的分組。

2.2 輪函數設計

ANT 輪函數采用Feistel 結構,在每一輪中,左側輸出涉及兩個循環左移、兩次G 操作和三個異或運算,右側輸出等于左側輸入,不參與運算。對于循環左移,由于各次移動位數相同,本文直接采用位拼接的方式改變輸入信號,省去了移位運算。

G0、G1操作是比特級非線性函數,僅采用比特級的與操作、異或操作和PERM 置換操作[6]。由于各輪中比特置換PERM 完全一致,本文則直接對相應比特位進行線網型賦值,不進行單獨例化,從而減少不必要的運算和資源占用。G0、G1操作功能一致但各輪輸入輸出信號不同,例化為元件,供各輪調用。G0實現流程如圖6 所示,G1與G0操作類似,僅模數不同,故此處不再贅述。

圖6 G0 操作流程圖

2.3 加解密模塊設計

ANT 加(解)密模塊中各輪相同功能模塊只需實現一次并對其重復調用。由于輪函數每一輪的左輸出即為下一輪的右輸入;每一輪的右輸出即為下一輪的左輸入;又因為每輪右輸入的值與上一輪左輸入的值相同,采用有限狀態機方式,定義了左右兩組寄存器,實現數據在狀態跳變時的依次傳遞。當系統檢測到密鑰擴展完成后,狀態機跳轉至工作狀態,讀取明(密)文數據。當狀態依次更新時,各輪進行左右數據交換,并進行加(解)密運算,以此類推。ANT 算法加解密結構一致,本文僅以加密過程為例。具體流程如圖7 所示。

2.4 流水線設計優化

本文采用流水線結構[16-19]對算法進行速度優化。流水線是一種通過增加空間的利用來減少時間消耗的時空映射技術[20],對電路邏輯進行系統分割,在各部分之間插入寄存器暫存中間數據,將大操作分解成若干個小操作。每一個小操作的時間短且支持并行計算。

圖7 加密模塊流程圖

ANT-128/128 算法包含46 輪加解密運算,采用流水線結構可以實現輪運算的并行操作,大大提升加解密效率。在具體實現中,本文采用46 級全級流水線結構,每一輪函數運算結束后,其結果存入緩沖區中,供下一輪函數運算調用。同時,其本身也將從上一輪運算的緩沖區中提取數據,開始下一輪運算。與非流水線結構相比,該方法能夠使效率顯著提升。基于流水線的加密模塊流程如圖8 所示。

圖8 基于流水線的加密模塊流程圖

圖8 中,輪函數1 使用第一組明文開始運算,將結果存入1/2 輪緩沖區,同時讀取下一組明文。輪函數2讀取1/2 輪緩沖區中的數據,將結果存入2/3 緩沖區,并再次從1/2 緩沖區中讀取新的數據,以此類推。

3 仿真驗證與性能分析

本文采用Altera 公司Cyclone V 系列的5CGXFC7D6-F31C7ES 芯片,以Quartus II 15.0 為開發環境對算法進行系統仿真驗證與性能分析。

3.1 密鑰擴展模塊結果與性能分析

密鑰擴展模塊仿真波形如圖9 所示。為方便觀察,圖中僅列出了00 輪至05 輪、10 輪至15 輪以及最后一輪的數據。算法作者給出的部分子密鑰標準向量值如表1 所示,可以得出:仿真結果與標準向量值一致。

表1 部分輪次子密鑰標準向量值

密鑰擴展模塊性能參數如表2 所示。其中,邏輯單元1 663 Slices,占總邏輯資源的3%;寄存器3 185 Slices;綜合最大工作頻率247.52 MHz。

表2 密鑰擴展模塊性能參數

圖9 密鑰擴展模塊仿真波形圖

3.2 加解密模塊結果與性能分析

本文利用Verilog HDL 語言進行了基于單輪單個分組數據的加密,并已將各輪子密鑰存儲于寄存器中。其中,采用有限狀態機設計的仿真波形如圖10 所示,采用流水線設計的仿真波形如圖11 所示。算法作者給出的密文標準向量值如圖12 所示,仿真結果與標準向量值一致。

由表3 可知,采用有限狀態機設計的加解密模塊占用資源較少,但運算速度不高,其吞吐率v1為:

表3 加解密模塊性能參數對比

采用流水線設計進行優化后,雖然占用資源較多,但可以獲得更高的工作頻率,使得數據吞吐率得到極大提升。流水線設計的最大工作頻率為338.52 MHz,其吞吐率v2為:

圖10 采用有限狀態機設計的仿真波形圖

圖11 采用流水線設計的仿真波形圖

圖12 算法作者給出的密文標準向量值

算法作者給出的硬件仿真(基于HJTC110nm 標準元件庫)數據中,加密吞吐率約為1.3 Gb/s,而本文所得加密吞吐率為43 Gb/s,約為其吞吐率的33 倍。可見,ANT分組密碼算法的加密吞吐率在經流水線結構優化后顯著提升。

4 結論

本文對ANT-128/128 分組密碼算法進行了相關研究,在用有限狀態機結構對算法進行硬件實現后,采用流水線設計對加解密模塊進行效率優化,并對二者進行了性能對比。其中,面向速度優化的流水線設計大大提高了加解密速率,在工作頻率339 MHz 下,生成一組128 bit 的密文,速度達到43 Gb/s。后續將會對其面積、速度進行更深入優化,進一步提升算法運行效率。

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