Цель работы состоит в разработке и исследовании высокопроизводительной реализации российского стандарта блочного шифрования ГОСТ Р 34.12-2015 («Кузнечик») с использованием технологии CUDA на графических процессорах общего назначения, а также в качественном анализе архитектурных свойств полученной реализации с точки зрения устойчивости к атакам по побочным каналам.
Методы исследования: Проведен системный сравнительный анализ существующих программных реализаций алгоритма «Кузнечик» на CPU и GPU. На основании алгебраических свойств линейного преобразования над полем Галуа разработана методика адаптации метода T-таблиц для архитектуры CUDA с учётом специфики L-преобразования «Кузнечика» и особенностей иерархии памяти GPU: 64 КБ предвычисленных таблиц размещены в Shared Memory для обеспечения детерминированной латентности. Реализован конвейер двойной буферизации с использованием двух CUDA Streams и Pinned Memory. Ядро реализует режим CTR (ГОСТ Р 34.13-2015) с векторизацией доступа через тип uint4.
Результаты исследования: Разработанная реализация достигает сквозной пропускной способности 500 МБ/с на GPU NVIDIA GeForce RTX 3060 при измерении end-to-end (включая PCIe-передачу и HTTP-маршалинг). Показано, что SIMT-архитектура GPU и программно-управляемая Shared Memory создают архитектурные предпосылки для повышения устойчивости к атакам по времени и атакам по кэш-времени относительно типичных CPU-реализаций — без специальных программных мер защиты. Корректность реализации подтверждена на эталонных тестовых векторах ГОСТ Р 34.12-2015. Реализация оформлена как Docker-развёртываемый HTTP-сервис с открытым исходным кодом.
Научная новизна: предложен модифицированный метод предвычисленных T-таблиц к нативной CUDA-реализации алгоритма «Кузнечик» с учётом иерархии памяти GPU, а также выполнен качественный анализ архитектурной устойчивости GPU-реализации «Кузнечика» к атакам по времени и атакам по кэш-времени.
Научная значимость: экспериментально показан вклад каждого инженерного решения (Shared Memory, векторизация, double buffering) в итоговую производительность алгоритма.
Практическая значимость: состоит в том, что разработанная реализация может быть использована при синтезе квантовоустойчивых автоматизированных информационных систем, включая цифровые платформы и блокчейн-экосистемы, в части создания программных средств криптографической защиты информации на основе ГОСТ Р 34.12-2015 для серверных платформ с GPU, в системах защиты данных центров обработки данных и программных VPN-шлюзах. При этом открытый исходный код и Docker-образ обеспечивают возможность непосредственного воспроизведения и развёртывания результатов. Совокупность данных решений позволяет достичь пропускной способности 500 МБ/с, являющего практически значимым ориентиром для оценки производительности развёрнутого HTTP-сервиса шифрования.
The purpose of this work is to develop and study a high-performance implementation of the Russian block encryption standard GOST R 34.12-2015 (“Grasshopper”) using CUDA technology on general-purpose graphics processors, as well as to qualitatively analyze the architectural properties of the resulting implementation in terms of resistance to side-channel attacks.
Research methods: A systematic comparative analysis of existing software implementations of the Grasshopper algorithm on CPU and GPU was conducted. Based on the algebraic properties of the linear transformation over the Galois field, a method for adapting the T-table method for the CUDA architecture was developed, taking into account the specifics of the Grasshopper L-transformation and the features of the GPU memory hierarchy: 64 KB of pre-computed tables are placed in Shared Memory to ensure deterministic latency. A double-buffering pipeline was implemented using two CUDA Streams and Pinned Memory. The kernel implements the CTR mode (GOST R 34.13-2015) with vectorization of access through the uint4 type.
Research results: The developed implementation achieves end-to-end throughput of 500 MB/s on the NVIDIA GeForce RTX 3060 GPU (including PCIe transfer and HTTP marshalling). It is shown that the SIMT GPU architecture and software-controlled Shared Memory create architectural prerequisites for improving resistance to time-based and cache-time attacks relative to typical CPU implementations – without special software protection measures. The implementation is correct and based on the reference test vectors of GOST R 34.12-2015. The implementation is designed as an open-source Docker-deployable HTTP service.
Scientific novelty: a modified method of pre-computed T-tables for the native CUDA implementation of the Grasshopper algorithm is proposed, taking into account the GPU memory hierarchy. A qualitative analysis of the architectural stability of the GPU implementation of Grasshopper against time attacks and cache-time attacks is also performed.
Scientific significance: the contribution of each engineering solution (Shared Memory, vectorization, double buffering) to the final algorithm performance is experimentally shown.
Practical significance: consists in the fact that the developed implementation can be used in the synthesis of quantum-resistant automated information systems, including digital platforms and blockchain ecosystems, in terms of creating software tools for cryptographic protection of information based on GOST R 34.12-2015 for server platforms with GPU, in data protection systems of data centers and software VPN-gateways. At the same time, the open-source code and Docker image provide the possibility of direct reproduction and deployment of the results. The combination of these solutions allows you to achieve a throughput of 500 MB/s, which is a practical benchmark for evaluating the performance of a deployed HTTP encryption service.