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    大整數(shù)取模的快速運算

    2014-08-04 02:38:12許鑫李順東
    計算機(jī)工程與應(yīng)用 2014年22期
    關(guān)鍵詞:取模減數(shù)數(shù)組

    許鑫,李順東

    陜西師范大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)院,西安 710062

    大整數(shù)取模的快速運算

    許鑫,李順東

    陜西師范大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)院,西安 710062

    1 引言

    大整數(shù)取模運算在公鑰密碼學(xué)中具有重要的實際應(yīng)用價值,如RSA[1]算法。在進(jìn)行大量的加密/解密運算時,大整數(shù)取模運算是制約RSA算法效率的主要因素,這使得RSA算法的計算復(fù)雜度較高,在與相同安全級別的對稱加密算法[2]相比時,RSA算法的運算效率很低。因此,在公鑰密碼學(xué)中,對大整數(shù)取模算法的改進(jìn)具有重要的實用價值。傳統(tǒng)的大整數(shù)取模運算步驟主要是一個試商的過程,即每一次試商都需要做一次遍歷,每次遍歷中還需要做乘法和試減運算,使得時間復(fù)雜度為O(n2),效率很低。因此提出了很多種對大整數(shù)取模運算的改進(jìn)算法,如蒙哥馬利(Montgomery)[3]算法和歐幾里德除法[4]等,但都沒有達(dá)到理想的效果。

    本文另辟蹊徑,依據(jù)分治法[5]思想,提出一種改進(jìn)大整數(shù)取模運算的快速算法,將原來的遍歷運算轉(zhuǎn)換成8次大整數(shù)乘法運算和準(zhǔn)確試商運算,使得計算復(fù)雜度降低到O(n(m-n)),極大地提高了大整數(shù)取模運算的效率,從而改進(jìn)和優(yōu)化RSA算法。

    2 大整數(shù)取??焖偎惴?/h2>

    2.1 大整數(shù)取模算法

    大整數(shù)取模運算需要進(jìn)行乘法和減法兩個步驟,對每一位的商都要重復(fù)這兩個步驟。設(shè)有m位和n位兩個大整數(shù)A和B(m>n>1),取模運算表示成:

    首先截取大整數(shù)A的前n位對大整數(shù)B進(jìn)行試減運算,然后將大整數(shù)A的第n+1位添加至余數(shù)的末尾組成新的被除數(shù),如此循環(huán),直至最后的余數(shù)小于大整數(shù)B,此時的余數(shù)即是最后的結(jié)果C。算法步驟如下:

    其中B1存放試減的數(shù),C為每次試減后的結(jié)果,for循環(huán)結(jié)束后即為最后的余數(shù)。由于遍歷需要m-n次,每次需要8次乘法,而這8次乘法都是重復(fù)地與大整數(shù)B進(jìn)行相乘,因此,可以用查找表代替重復(fù)運算來改進(jìn)算法。

    2.2 改進(jìn)算法的核心思想

    大整數(shù)取模是一個運算量極大的數(shù)學(xué)運算,因為當(dāng)n很大時,傳統(tǒng)的大整數(shù)取模算法效率極為低下。蒙哥馬利(Montgomery)算法是將冪模運算[6]轉(zhuǎn)換成乘法和移位運算,雖然最后結(jié)果看似簡單,但是對中間變量的求解是比較復(fù)雜的,尤其在RSA算法中,中間變量的不斷變化也使此算法的效率降低。文獻(xiàn)[7]采用變長滑動窗口方法改進(jìn)的蒙哥馬利算法,雖然提高了模指數(shù)運算,但在大整數(shù)的取模運算中,過多的乘法次數(shù)必然影響其效率。為了提高冪模運算效率,國內(nèi)外專家學(xué)者已經(jīng)提出了很多改進(jìn)的算法[8-10]。

    在對公鑰密碼尤其是RSA算法的研究中,可以發(fā)現(xiàn)[11-12]:

    (1)模運算的結(jié)果在運算最后直接獲得,不需要另外記錄。

    (2)面向公鑰密碼的模運算,每一次的加密/解密運算過程所用到的大整數(shù)n是固定不變的,并且是循環(huán)使用。因此,對其進(jìn)行預(yù)處理,得到一個預(yù)處理表,以便在一次加密/解密過程中多次調(diào)用,從而避免重復(fù)運算所浪費的時間,降低運算復(fù)雜度。

    (3)在每次模運算中通過尋找模運算的規(guī)律,可以得到每次快速模運算的方法。

    在現(xiàn)實中,整數(shù)是以十進(jìn)制進(jìn)行存儲,乘法計算也是以十進(jìn)制方式表達(dá)的,因此本文提出的大整數(shù)取模改進(jìn)算法,是以十進(jìn)制數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲和運算的。

    任何一個正整數(shù)是由0~9中的一個或多個數(shù)字組成,其中首位數(shù)字不能為0。例如:設(shè)存在一個m位和一個n位大整數(shù)A和B(m>n>1),根據(jù)分治法思想,對大整數(shù)A和B做乘法運算時,

    文獻(xiàn)[13]提出一種大整數(shù)相乘快速算法:將大整數(shù)A分解為m個獨立整數(shù)的組合,這樣大整數(shù)A和B的乘法運算就是將m個數(shù)字(0~9)與大整數(shù)B的相乘運算得到的結(jié)果存儲在一個查找表數(shù)組Value[10]中,即Value[0]存儲0,Value[1]存儲大整數(shù)B,Value[2]~Value[9]依次存儲數(shù)字2~9和大整數(shù)B的乘積。然后依次根據(jù)大整數(shù)A的m位整數(shù)進(jìn)行查表,將乘法結(jié)果移位后做加法運算得到最終結(jié)果。因此,通過建立查找表的大整數(shù)相乘快速算法[13]可將原有的n次乘法運算降低至8次。

    設(shè)存在一個m位和一個n位大整數(shù)A和B(m>n>1),在做大整數(shù)取模運算時,

    依照上述大整數(shù)乘法的分治思想,同樣構(gòu)造一個這樣的預(yù)處理表:首先將數(shù)字(1~9)與大整數(shù)B相乘運算的結(jié)果存入Value數(shù)組中,將結(jié)果的最高兩位存入aTable數(shù)組中,其中carry變量為進(jìn)位標(biāo)識,將第一個有乘法進(jìn)位的數(shù)存在aTable數(shù)組中的第一位,后面則依次存儲,這樣可以從小到大排列乘法結(jié)果最高兩位,由于數(shù)字(1~9)與任何一個大整數(shù)相乘前兩位一定不同,取存儲數(shù)組aTable中前兩位進(jìn)行比較,構(gòu)造一個預(yù)處理表sTable,其中sTable[x]中記錄著aTable數(shù)組中最高位為x(x∈Z且x∈[1,9])的數(shù)組標(biāo)識,并根據(jù)aTable數(shù)組前兩位從大到小記錄。這樣在試商過程中通過比較被除數(shù)最高兩位和預(yù)處理表sTable數(shù)組中的數(shù),可直接從Value數(shù)組中找到試減的數(shù),然后進(jìn)行減法運算得到新的被除數(shù)。接下來重復(fù)剛才的運算,直至最后被除數(shù)小于除數(shù),這時的被除數(shù)就是最終的取模運算結(jié)果。

    在每次試除運算中,通過改進(jìn)的預(yù)處理表可以直接找到試減的數(shù),相對于不停地試商以找到試減的數(shù),顯然效率更高。上面的方法在效率上將取模轉(zhuǎn)換成查表和減法,而構(gòu)造的預(yù)處理表在一次運算中可以重復(fù)利用,極大地提高了運算效率。

    2.3 改進(jìn)算法的實現(xiàn)過程

    改進(jìn)取模算法的原理基于十進(jìn)制運算,故為了能夠精確表示大整數(shù),本文采用定長數(shù)組A[m](數(shù)組初始化時為0)存儲大整數(shù)A,定長數(shù)組B[n]存儲大整數(shù)B,定長二維數(shù)組Value[9][n+1]來存儲數(shù)字(1~9)與大整數(shù)B的相乘運算的結(jié)果,二維數(shù)組aTable[9][2]存儲對應(yīng)的數(shù)字(1~9)和上面結(jié)果的前兩位,以加快構(gòu)建預(yù)處理表sTable[9][9]數(shù)組,此表類似一個矩陣,其中行標(biāo)識試商的數(shù)的最高位,列標(biāo)識準(zhǔn)確試商的標(biāo)志以便通過數(shù)組sTable直接在數(shù)組Value中找到要試減的數(shù)。

    例如,大整數(shù)A為987 654 321 998 877 662 345,大整數(shù)B為56 321 987 213,在做大整數(shù)取模運算時,

    首先,將數(shù)字1~9與大整數(shù)B相乘得到Value數(shù)組如表1所示。

    表1 數(shù)組Value[9][12]

    表1中第1行表示1與大整數(shù)B相乘的結(jié)果,第2行表示2與大整數(shù)B相乘的結(jié)果,以此類推,第9行表示9與大整數(shù)B相乘的結(jié)果。從表1中找到第一個比大整數(shù)B的位數(shù)大的數(shù)組行標(biāo),即在第2行有第一個進(jìn)位,則進(jìn)位標(biāo)識carry為2。aTable數(shù)組存儲每行Value數(shù)組的高兩位,在建立aTable數(shù)組時,從Value[carrymod 9]開始記錄,這樣保證了aTable數(shù)組由小到大排序,如表2所示。

    表2 數(shù)組aTable[9][2]

    表2中第1行表示Value[2]的高兩位,第2行表示Value[3]的高兩位,以此類推,第9行表示Value[1]的高兩位。通過從后向前遍歷aTable數(shù)組建立預(yù)處理表sTable[9][9](如表3),可以快速在Value數(shù)組中找到試減數(shù),避免了每次試除時完全遍歷Value數(shù)組。檢測大整數(shù)B的位數(shù)為n,取大整數(shù)A的前n位按數(shù)組下標(biāo)從1到n賦給數(shù)組X[n+1],可以發(fā)現(xiàn):

    (1)與數(shù)組X最高位相等的試減數(shù)可能有多個,這時必須從大到小逐個試減,若試減數(shù)比數(shù)組X大,則重新找比這一試減數(shù)小的數(shù),進(jìn)行試減。

    (2)在與數(shù)組X最高位相等的試減數(shù)中,都比數(shù)組X大,則必須找到比數(shù)組X最高位小1的最大試減數(shù),進(jìn)行試減。

    (3)在數(shù)組X最高位與所有試減數(shù)不等的情況下,這時必須找到比數(shù)組X最高位小且最接近的數(shù)組行標(biāo),得到最大試減數(shù)進(jìn)行試減。

    表3 數(shù)組sTable[9][9]

    首先,在數(shù)組sTable的第i行(1≤i≤9),從后向前遍歷aTable數(shù)組中第1列為i的數(shù)組行標(biāo)x(x∈Z且x∈[1,9]),經(jīng)過運算(x+carry-1)?mod?9后,依次將值存儲在此行(從大到小存儲試減數(shù)與數(shù)組X最高位相等時的數(shù)組行標(biāo));其次,從前向后遍歷aTable數(shù)組,得到第一個與i相等的數(shù)組行標(biāo)x′(x′∈Z且x′∈[1,9]),經(jīng)過運算(x′+carry-2)?mod?9后(若為0,則改為9),將值存儲在此行的下一列(在上一步存儲過程結(jié)束后的下一列,存儲試減數(shù)比數(shù)組X最高位小1的數(shù)組行標(biāo));最后,從前向后遍歷sTable數(shù)組中全為0的行,依次將其上一行的第一列的值賦予此行第1列,其余為0(在試減數(shù)與數(shù)組X最高位不相等的情況下,存儲比數(shù)組X最高位小且最接近的數(shù)組行標(biāo))。建立好預(yù)處理表sTable數(shù)組后,在每次試除時,通過比較數(shù)組X的最高位和sTable數(shù)組行標(biāo)的關(guān)系,得到相應(yīng)的Value數(shù)組行標(biāo),從而快速在Value數(shù)組中找到試減的數(shù)進(jìn)行減法運算。

    表3中第1行表示,從后向前遍歷aTable數(shù)組中第1列為1的數(shù)組行標(biāo),得x1=2和x2=1,運算后依次將3和2存儲在數(shù)組sTable的第1行第1列和第2列;然后,從前向后遍歷aTable數(shù)組,得到第一個與數(shù)組X的最高位相等的數(shù)組行標(biāo)x′=1,運算后將1存儲在數(shù)組sTable的第1行第3列,以此類推;最后,數(shù)組sTable的第6行全為0,則將第5行第1列的值存儲在第6行第1列,其余為0,以此類推,直到數(shù)組sTable的建立。若數(shù)組X最高位為1,則從sTable[1]這一行讀取數(shù)據(jù),第一個是3,比較大整數(shù)A與Value[3],若A大就減去Value[3],否則就與Value[2]比較,若A大就減去Value[2],否則減去Value[1]。算法步驟如下:

    例子中,首先檢測B的位數(shù)為11,則取大整數(shù)A的前11位按數(shù)組下標(biāo)從1到11賦給數(shù)組X[12],此時X的最高位為9,在sTable[9]讀取sTable[9][1]=1,則比較X與Value[1],得X>Value[1],進(jìn)行減法運算X=X-Value[1]= 42 443 444 986,此時檢測X的位數(shù),若為11,則擴(kuò)大10倍再加上大整數(shù)A的第12位變成424 434 449 868,在上述數(shù)組X中,將大整數(shù)A的第12位添加至X數(shù)組下標(biāo)的第11位即可(若位數(shù)為10,則擴(kuò)大10倍加上大整數(shù)A的第12位后再擴(kuò)大10倍加上大整數(shù)A的第13位,在上述數(shù)組X中,將大整數(shù)A的第12位和第13位依次添加至X數(shù)組下標(biāo)的第10位和第11位即可)。此時X最高位為4,在sTable[4]讀取sTable[4][1]=8,則比較X與Value[8],得X<Value[8],條件失效不進(jìn)行減法運算,在sTable[4]讀取下一個sTable[4][2]=7,則比較X與Value[7],得X>Value[7],進(jìn)行減法運算X=X-Value[7]= 30 180 539 377,X的位數(shù)為11,擴(kuò)大10倍加上大整數(shù)A的第13位,X=301 805 393 778。以此類推,直到大整數(shù)A中所有數(shù)字都參與完運算,程序結(jié)束得到最終取模結(jié)果為52 870 988 247。

    以上的例子中,在建立sTable表后,最多查找3次必然可以找到試減數(shù)進(jìn)行試減;若沒有此表,最多查找9次才可以找到試減數(shù)進(jìn)行試減。查找和比較次數(shù)都大大減少,故sTable表的建立提升了算法效率。

    改進(jìn)的算法進(jìn)行運算時,需要遍歷m-n次,每次遍歷做O(1)次比較和一次n位減法,得到預(yù)處理表時需要8次乘法,以減法運算作為基本運算,乘法時間復(fù)雜度為O(1),可忽略不計,故此算法的時間復(fù)雜度為O(n(m-n)),空間復(fù)雜度為O(n)。

    3 算法效率分析與比較

    本文采用Java[14]語言實現(xiàn)了改進(jìn)的大整數(shù)取模算法,實驗計算機(jī)配置如下:操作系統(tǒng)為Windows 7,CPU為酷睿i3-2330M,2 GB的DDR3內(nèi)存。

    改進(jìn)的算法核心部分是建立預(yù)處理表,而得到此矩陣只需要進(jìn)行8次數(shù)字2~9與大整數(shù)乘法運算,利用預(yù)處理表就直接找到試商結(jié)果。相對文獻(xiàn)[7]中提出的算法,本文算法在乘法效率上優(yōu)于前者,與文獻(xiàn)[7]得出的性能表相比,體現(xiàn)了改進(jìn)算法的優(yōu)越性。故普通取模算法采用基于R進(jìn)制模余數(shù)表的快速動態(tài)取模算法[15],在和改進(jìn)的取模算法進(jìn)行比較之后,每種位數(shù)使用10組不同的大整數(shù)進(jìn)行實驗,得到程序整體運行的平均時間實驗數(shù)據(jù)表如表4所示。

    表4 算法運行位數(shù)-時間表

    表4顯示普通算法和改進(jìn)算法的運行時間隨位數(shù)變化的數(shù)據(jù),可以看出隨著位數(shù)的不斷增大,普通算法的運行時間增長很快,從100位時的0.009 0 s增長到3 000位時的11.468 3 s,而改進(jìn)后算法的運行時間增長緩慢,從100位時的0.000 9 s增長到3 000位時的0.021 9 s,充分說明改進(jìn)后的算法效率提升得很明顯。

    圖1和圖2分別表示普通算法和改進(jìn)算法的運行時間隨位數(shù)變化的趨勢,可以看出隨著位數(shù)的不斷增大,普通算法的運行時間是以109ns級的速度增長,原因是隨著位數(shù)的增大,在每次試除時要進(jìn)行多次因式分解,使得算法的開銷增大,當(dāng)位數(shù)增長到3 000位時,算法的效率已經(jīng)無法容忍;改進(jìn)的大整數(shù)取模算法運行時間是以107ns級的速度增長,通過訪問查詢矩陣得到試商結(jié)果,減少大量的算法開銷,即使位數(shù)增長到3 000位時,算法的效率也很高。顯然,在對大整數(shù)的取模運算中,通過實驗數(shù)據(jù)證明了根據(jù)分治法思想提出的大整數(shù)取??焖偎惴ǖ暮侠硇院透咝?。

    圖1 普通算法的位數(shù)-時間圖

    圖2 改進(jìn)算法的位數(shù)-時間圖

    4 結(jié)束語

    通過對大整數(shù)取模運算的理論研究和實驗分析,本文采用分治法的思想,建立預(yù)處理表,有效地將時間復(fù)雜度降為O(n(m-n))。研究結(jié)果和程序?qū)嶒灁?shù)據(jù)表明了改進(jìn)算法在大數(shù)取模運算時的高效性和合理性,并隨著n的不斷增大,效率提升越明顯。但在大整數(shù)取模運算中,由于大數(shù)比較和減法是傳統(tǒng)的按位運算,使得改進(jìn)算法整體效率有所降低,將在以后的研究中采用滑動窗口方式提高大數(shù)比較和減法效率。綜上所述,本文以空間換取時間,采用分治法策略,提高了大整數(shù)取模運算在實際應(yīng)用中的效率,對公鑰密碼學(xué)算法的研究具有重要意義。

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    XU Xin,LI Shundong

    School of Computer Science,Shaanxi Normal University,Xi’an 710062,China

    Modular operation is a basic operation in modern cryptography.It plays an important role in public key cryptography based on factorization assumption.This paper proposes a fast modular operation algorithm for them-bit andn-bit integers.This algorithm,utilizing divide and conquer thought,transfers modular operation into subtractions,and then establishes a preprocessing table to further reduce the computational complexity toO(n(m-n)).Experiments show that this algorithm outperforms existing algorithms.

    modular operation;cryptography;preprocessing table;divide and conquer;computational complexity

    大整數(shù)取模運算是密碼學(xué)應(yīng)用的一種基本運算,尤其是在基于因子分解假設(shè)的公鑰密碼學(xué)中占有極其重要的地位。提出的m位和n位兩個大整數(shù)快速取模算法,是利用分治法思想,將n位的大整數(shù)分解為n個獨立十進(jìn)制整數(shù)的組合,通過八次大整數(shù)乘法建立一個預(yù)處理表,能夠有效地將大整數(shù)取模的計算復(fù)雜度降為O(n(m-n)),經(jīng)大量實驗數(shù)據(jù)驗證該算法的合理性和高效性。

    大整數(shù)取模;密碼學(xué);預(yù)處理表;分治法;計算復(fù)雜度

    A

    TP301

    10.3778/j.issn.1002-8331.1212-0149

    XU Xin,LI Shundong.Fast algorithm for modular operation.Computer Engineering and Applications,2014,50(22):136-140.

    國家自然科學(xué)基金(No.61070189,No.61272435)。

    許鑫,男,碩士研究生,主要研究方向:信息安全,密碼學(xué)。E-mail:xuxinshr@vip.qq.com

    2012-12-13

    2013-03-11

    1002-8331(2014)22-0136-05

    CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版:2013-03-29,http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20130329.1540.009.html

    ◎數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)◎

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