基于gpu并行聚类的加密分组密码算法的研究及实现

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1、声明IIIIIIIIIIIIHIIlY2275873本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。

2、对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。硕士论文基于GPU并行聚类的加密分组密码算法的研究及实现摘要随着物联网技术的快速发展，数据库中数据量日益飞速增长，我们正逐渐被海量数据所掩埋。数据挖掘是从海量数据中找到企业所需要的决策信息，信息安全是对企业的决策信息进行安全保护。K-Means聚类划分算法和AES加密算法分别是数据挖掘和信息安全领域的传统算法，在数据挖掘和信息保护领域应用范围非常广泛。近几年来，GPU计算开启了并行计算的大门，GPU非常适合效率高计算成本低的浮点运算。Nvidia公司推出的CUD

3、A(统一计算架构)成为链接CPU和GPU之间的桥梁，使GPU并行计算不再繁琐。本文针对K-Means算法计算量大而且质心收敛速度慢、AES算法计算繁琐而且迭代次数多等特点，将K-Means聚类算法和AES分组加密算法相结合，给出了基于CUDA的并行K-Means和AES分组密码算法。首先对传统K-Means聚类划分算法进行并行改进使其能够符合GPU运行条件，用基于CUDA的K-Means聚类划分算法对海量数据对象进行聚类分组，然后对AES密码算法进行并行改进和密码分组模式进行改进，对分组后的结果进行安全

4、加密。论文最后将上述两种算法相结合分别进行了多组的实验测试，经过改进的基于CUDA的K-Means+AES并行算法相对于CPU的并行算法加速效果明显，最后与同类算法的进行比较，本论文中算法加速比更明显。相对于价格不菲的多核CPU架构，GPU的并行算法能够为公司快速提供决策信息的同时减轻公司支出负担，并对决策信息进行安全保护。关键字：数据挖掘，信息安全，并行，K-Means，AES，GPUAbs的ct硕士论文AbstractWiththerapiddevelopmentoftheInternetofThi

5、ngstechnology,theamountofdatainthedatabaseincreasewhipandspurdaily,weareburiedinthemassdata．Dataminingisusedtofinddecision．makinginformationthatenterprisesneedfromthemassiveamountsofdata，informationsecurityisusedtoprotectthesecurityofcorporatedecision-ma

6、kinginformation．K．MeansclusterpartitioningalgorithmandAESencryptionalgorithmsaretraditionalalgorithmindataminingandinformationsecurityfield，butK-Meansalgorithmiscomputationhugeandconvergenceofthecentroidslow,AESalgorithmhascumbersomecalculationandmanyite

7、rativetimesandSOon．Inrecentyears，GPUcomputingopensthedoorofparallelcomputing，GPUisidealforfloatmg-pointoperationsthatrequirehighcomputationalefficiencyandlowcost．CUDA(ComputeUnifiedArchitecture)introducedbyNvidiaasabridgebetweenCPUandGPU，makeGPUparallelc

8、omputingnolongertedious．ThisarticleusesGPU．acceleratedtocombineK-MeansclusteringalgorithmandAESblockencryptionalgorithmandgivestheanimplementmethodofK-MeansalgorithmandAESblockcipheralgorithmbasedonCUDA．Firstthispapermakes