【摘 要】
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WPA(Wi-Fi Protected Access)是一种保护无线网络安全的系统,有WPA和WPA2两个标准,WPA/WPA2-PSK(Pre-SharedKey,预共享密钥)的破译研究具有很高的实用价值。为了满足对破译WP
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WPA(Wi-Fi Protected Access)是一种保护无线网络安全的系统,有WPA和WPA2两个标准,WPA/WPA2-PSK(Pre-SharedKey,预共享密钥)的破译研究具有很高的实用价值。为了满足对破译WPA/WPA2-PSK速度的需求,本文提出了使用CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)将WPA/WPA2-PSK破译算法移植到GPU(Graphic Processing Unit,图形处理器)上,在GPU上快速运算破译算法的方法。本文详细分析了Tesla GPU图形与计算架构和CUDA统一计算设备架构,详细描述了如何对计算任务进行并行分解,并通过CUDA的双层并行编程模型映射到Tesla GPU上。在本文的实现部分,以软件开发流程为主线,首先将WPA/WPA2-PSK破译算法中反复调用的两个散列算法SHA1和MD5移植到GPU上并测试这两个算法在GPU上的运行速度。之后将WPA/WPA2-PSK破译算法通过CUDA移植到GPU上,并测试破译算法在GPU上的运行速度,最后将WPA/WPA2-PSK破译算法在GPU上的运行速度和在CPU上的运行速度进行比较分析并对破译算法的CUDA实现进行优化。
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