GPU-Accelerated Exhaustive Search and Counter Mode Implementation for LEA Block Cipher

본 논문에서는 GPU 환경에서 LEA 알고리즘의 CTR 모드 및 키 전수 조사를 최적화하기 위한 기존에 제시된 구현 기법보다 호환성이 높으면서도 동일한 성능을 만족하는 새로운 CUDA 구현 기법을 제안한다. 먼저, 기존의 GPU 기반 암호 최적화 기법을 분석한 후, LEA-CTR의 병렬 처리를 극대화하기 위해 공유 메모리를 활용한 라운드 키 관리 기법을 도입하여 메모리 접근 비용을 최소화하였다. PTX 코드를 분석하고 불필요한 연산을 제거하고 최소의 명령어셋에 대해서만 명시적으로 정의하는 기법을 통해 연산 성능을 전체 PTX 코드화 구현과 동일하게 하였다. 키 전수 조사에서는 On-the-Fly 키 확장 기법을 적용하여 메모리 접근을 최소화하고 연산 효율을 높였다. 최적화 기법을 통해 GPU 기반 LEA-CTR 및 키 전수 조사 구현의 높은 성능 달성이 가능했으며 LEA-128의 모든 키를 1년 내에 전수 조사하기 위해서는 RTX 4080이 약 268대가 필요함을 확인하였다.