基于并行计算寻找非线性反馈移位寄存器的方法

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在流密码中,非线性反馈移位寄存器(Non-Linear Feedback ShiftRegister,NLFSR)是一种常用的、安全性较高的伪随机序列生成器。目前NLFSR领域一个主要的问题是,没有一种普遍有效的数学算法,能够根据给定的周期,直接推导出符合这个周期条件的所有NLFSR。为了对问题进行研究,就需要大量指定周期的NLFSR的实验数据作为支持。本文主要提出了两种可以快速获取指定周期的NLFSR的编程算法。这两种算法分别是基于GPU并行计算和MapReduce并行计算来实现的。通过并行计算来寻找NLFSR的方法具有性能上的优势,计算速度快,尤其适用于处理高次数的复杂NLFSR。使用并行计算的方法能够快速大规模地计算出符合条件的NLFSR,能够为未来研究寻找指定周期的NLFSR的数学算法提供大量的实验数据。
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