Hadoop平臺上的典型大數分解算法的分析與研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著社會信息化的發(fā)展,信息安全越來越受到人們的關注,一個安全、健壯的信息系統(tǒng)離不開各種信息安全技術的支持,一項重要的加密技術--RSA加密應運而生,它利用大整數素因子分解困難性作為加密的核心技術。由于現(xiàn)今軟硬件條件的局限,大數分解算法無法在可接受的時間內分解足夠大的整數,本文將大數分解移植到低成本可擴展的Hadoop集群系統(tǒng)上執(zhí)行,充分利用大集群的計算資源來分解大數,尋求有效的大數分解途徑。
   本文選取并分析了三個典型的大數

2、分解算法:pollard's“rho”算法、橢圓曲線算法和二次篩法。首先基于Hadoop/MapReduce框架的適用模型,挖掘三個算法內部的可并行部分,結合MapReduce框架設計算法實現(xiàn)步驟,然后生成輸入文件,在Hadoop平臺上進行了實驗測試,最后進行參數配置以及性能優(yōu)化。本文將通過實驗測試大數分解移植算法的性能及可靠性,考察Hadoop系統(tǒng)對于大數分解應用問題的運行效率及適用性。本文的實驗在千兆網的8節(jié)點Hadoop集群中完成

3、,將大數分解算法移植到Hadoop平臺上進行測試,根據實驗數據分析三種大數分解移植算法的特點,以及各自對Hadoop平臺的適應能力,并且通過性能調優(yōu),達到較高的計算效率。
   實驗結果顯示,移植后的二次篩法是比較高效的大數分解算法,子任務間通信較少,符合參數掃描型的任務需求,在Hadoop平臺上有較高的運行效率,隨著集群規(guī)模的擴大,加速比一直呈上升趨勢;作為特定算法的pollard's“rho”算法和橢圓曲線算法,由于算法本身

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