国密算法Python工具包的性能优化方法-谢振杰.pdf

"国密算法Python工具包的性能优化方法" 该论文主要讨论了国密算法Python工具包的性能优化方法，以解决现有国密算法 Python 库运行效率不高的问题。作者通过综合运用多种性能优化方法，开发了一个高效的 Python 工具包，包含四种国密算法：SM2、SM3、SM4 和 ZUC。 作者讨论了国密算法的重要性和Python工具包在信息安全领域中的应用。然后，作者介绍了当前国密算法 Python 库存在的性能问题，例如运行速度慢、效率低等。 为了解决这些问题，作者提出了多种性能优化方法： 1. 提前编译：通过提前编译，可以减少代码的解释时间，提高执行速度。 2. 调用成熟的密码运算链接库：使用已经成熟的密码运算链接库，可以减少开发时间和提高性能。 3. 预计算：通过预计算，可以减少计算时间和提高性能。 4. 并行执行：通过并行执行，可以充分利用多核 CPU 的计算能力，提高性能。 5. 构造双字节 S盒：通过构造双字节 S盒，可以提高算法的执行速度。 6. 减少函数调用：通过减少函数调用，可以减少代码的执行时间和提高性能。 7. 避免中间类型转换：通过避免中间类型转换，可以减少代码的执行时间和提高性能。 8. 优化代码细节：通过优化代码细节，可以提高代码的执行速度和效率。 作者还介绍了国密算法 Python 工具包的架构设计和实现细节。该工具包包含四种国密算法：SM2、SM3、SM4 和 ZUC，每种算法都包含两种版本：加速版和未加速版。加速版适合机器高效运行，而未加速版适合教学。 作者进行了实验测试，比较了该工具包的性能与现有国密算法 Python 库的性能。结果表明，该工具包的性能远远超过了现有国密算法 Python 库的性能，SM2 的性能提高了 10 倍，SM3、SM4 和 ZUC 的性能提高了 100 倍以上。 该论文为国密算法 Python 工具包的性能优化方法提供了一种可行的解决方案，具有很高的应用价值和研究意义。