Details
| Title | Повышение производительности поточного шифра ChaCha20 на графических процессорах с помощью CUDA: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 10.03.01 «Информационная безопасность» ; образовательная программа 10.03.01_05 «Безопасность компьютерных систем (Интеллектуальная защита от киберугроз)» = Performance Improvement of the ChaCha20 Stream Cipher on Graphics Processing Units Using CUDA |
|---|---|
| Creators | Ахмадуллина Диляра Данияровна |
| Scientific adviser | Семьянов Павел Валентинович |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2026 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | ChaCha20 ; CUDA ; GPU ; параллельные вычисления ; криптография ; оптимизация производительности ; NVIDIA ; parallel computing ; cryptography ; performance optimization |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 10.03.01 |
| Speciality group (FGOS) | 100000 - Информационная безопасность |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-3151 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | ru\spstu\vkr\42825 |
| Record create date | 8/21/2026 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if administrator prepare required files
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Целью работы является повышение производительности алгоритма ChaCha20 за счет оптимизации его реализации на графических процессорах с использованием технологии CUDA. Объектом исследования является алгоритм поточного шифрования ChaCha20. Предметом исследования являются методы оптимизации криптографических алгоритмов на GPU. Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Исследовать структуру и особенности работы алгоритма ChaCha20. 2. Проанализировать возможности архитектуры CUDA для параллельной обработки данных. 3. Разработать реализацию алгоритма ChaCha20 на GPU. 4. Выполнить оптимизацию реализации. 5. Провести сравнительный анализ производительности реализаций алгоритма. В ходе работы были исследованы особенности алгоритма ChaCha20 и архитектуры графических процессоров NVIDIA. Были рассмотрены методы параллельной обработки данных и оптимизации вычислений на GPU. В результате работы была разработана и оптимизирована реализация алгоритма ChaCha20 с использованием CUDA. Полученные результаты демонстрируют эффективность использования графических процессоров для решения задач высокоскоростного шифрования данных. Для достижения поставленных результатов была разработана программа на языке C++ с использованием технологии CUDA, библиотеки CUDA Runtime API и компилятора NVCC.
The purpose of the work is to improve the performance of the ChaCha20 algorithm by optimizing its implementation on graphics processing units using CUDA technology. The object of the study is the ChaCha20 stream cipher algorithm. The subject of the study is methods for optimizing cryptographic algorithms on GPU. The research set the following goals: 1. To study the structure and features of the ChaCha20 algorithm. 2. To analyze the capabilities of the CUDA architecture for parallel data processing. 3. To develop a GPU implementation of the ChaCha20 algorithm. 4. To optimize the implementation. 5. To conduct a comparative performance analysis of algorithm implementations. During the work, the features of the ChaCha20 algorithm and the architecture of NVIDIA graphics processors were studied. Methods of parallel data processing and optimization of computations on GPU were considered. As a result of the work, an optimized implementation of the ChaCha20 algorithm using CUDA technology was developed. The obtained results demonstrate the effectiveness of using graphics processing units for high-speed data encryption tasks. To achieve the obtained results, a program was developed in C++ using CUDA technology, the CUDA Runtime API library, and the NVCC compiler.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|