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硬件/软件自适应的密码学加速系统在大数据处理中的应用研究

作者及单位
Chunhua Xiao（肖春华）¹², Lei Zhang（张磊）¹, Yuhua Xie（谢雨华）¹, Weichen Liu（刘伟宸）¹², Duo Liu（刘铎）¹²
1. 重庆大学计算机科学系（Department of Computer Science, Chongqing University）
2. 教育部信息物理社会可信服务计算重点实验室（Key Laboratory of Dependable Service Computing in Cyber Physical Society）
发表信息
期刊：*Security and Communication Networks*（Hindawi出版社）
时间：2018年8月27日
DOI：10.1155/2018/7631342

学术背景

研究领域
本研究属于网络安全与高性能计算交叉领域，聚焦于大数据环境下HTTPS访问的加密加速问题。

研究动机
随着大数据时代的到来，网络数据传输量爆炸式增长，电子商务、在线银行等场景对安全传输的需求日益迫切。SSL/TLS协议是当前主流的加密解决方案，但其核心加密操作（如对称密钥算法）计算密集，纯软件实现（如OpenSSL库）难以满足高并发、低延迟的需求。尽管已有硬件加速器（如AES-NI指令集或专用加密芯片）的研究，但现有工作多集中于硬件设计本身，缺乏对硬件与CPU协同调度的优化，导致资源利用率不足。

研究目标
提出一种自适应加密系统ACSA（Adaptive Crypto System based on Accelerators），通过软硬件协同设计实现动态加密模式选择，结合数据聚合、中断优化和资源分配策略，最大化加密带宽并降低CPU开销。

研究流程与方法

1. 系统架构设计

研究对象
- 硬件平台：基于ARM Cortex-A57的服务器（16核）、10个硬件加密加速器（HACs），支持AES-CBC、3DES等算法。
- 软件栈：Nginx Web服务器、OpenSSL-1.0.2j、Linux内核扩展模块（Cryptodev、HAC驱动）。

关键设计
- 分层架构：分为同步层（Web服务）与异步层（硬件加速），通过同步/异步通信层交互。
- 动态中断聚合：通过阈值控制中断频率，减少高并发下的上下文切换开销（公式：C_interrupt = 2C_cs + C_irq）。
- 故障检测模块：硬件失效时无缝切换至软件加密。

2. 自适应调度算法

核心方法
- 请求过滤：根据数据块大小选择加密模式（阈值设为16KB，基于AES-128-CBC的耗时对比实验）。
- 数据聚合：将多个小数据块合并为单一请求，减少硬件调用次数（如256KB数据从8次调用降至1次）。
- MM算法（Maximize Utilization with Minimal Overhead）：动态分配CPU与加速器资源，优化整体吞吐量。

实验验证
- OpenSSL基准测试：对比纯软件（SW）、AES-NI（SW-NI）、纯硬件（HW）及ACSA的性能。
- 端到端测试：40Gbps网络环境下模拟高并发HTTPS请求，测量RPS（每秒请求数）和CPU空闲率。

主要结果

1. 加密性能提升

• 3DES算法（无AES-NI支持）：硬件加速比纯软件快12倍（带宽从271 MB/s提升至3.7 GB/s）。
  
• AES算法：
  
  • 相比纯硬件加密，ACSA提升52.39%带宽（16KB数据块）。
    
  • 相比AES-NI，ACSA在256KB数据块下仍有20.11%优势（见图16）。
    

2. 资源优化

• CPU占用率：通过MM策略，ACSA可释放21.67%~23.83%的CPU资源（见图21）。
  
• 中断开销：动态聚合使中断频率降低至1/n，系统开销减少（公式：C2 = 2C_cs + n×C_irq）。
  

3. 端到端测试

• ECDHE-RSA-AES256-SHA384：在512KB页面下，ACSA的RPS比AES-NI高20.11%（图23）。
  
• ECDHE-RSA-DES-CBC3-SHA：硬件加速使RPS提升60%~112%，同时保持13%~89% CPU空闲（图26）。
  

结论与价值

科学价值
1. 首个软硬件协同的自适应加密系统：ACSA动态调度加密模式，解决了传统方案中硬件调用成本高的问题。
2. 通用设计方法论：MM算法和中断优化策略可推广至其他异构加速架构（如FPGA、ASIC）。

应用价值
- 大数据中心：适用于高并发HTTPS服务，如云计算、金融交易。
- 能效优化：基于ARM的架构为数据中心提供x86之外的能效解决方案。

研究亮点

1. 创新性方法：
   
   • 动态中断聚合：通过阈值调整平衡延迟与开销。
     
   • 数据聚合策略：将OpenSSL的粒度从16KB扩展至n×16KB，减少硬件调用次数。
     
2. 全面验证：覆盖算法级（OpenSSL）和系统级（40Gbps网络）测试，数据详实。
   
3. 跨平台潜力：方法不依赖特定CPU或加速器类型，支持ARM与x86架构。
   

其他补充

• 局限性：客户端解密可能成为瓶颈（如3DES端到端测试中仅2倍提升）。
  
• 未来方向：探索异构数据中心下的能效优化，如结合GPU或量子加密硬件。
  

（全文约2400字）