PSHA-256: SHA-256최적화를 위한 병렬화 프레임워크 및 성능평가
PSHA-256: A Parallelization Framework and Performance Evaluation for Optimizing SHA-256
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초록
SHA-256은 표준 암호화 해시 알고리즘으로, 가장 많은 분야에서 여러 방면으로 사용되고 있다. 하지만 SHA-256은 Merkle-Damgård구조를 기반으로 설계되어 완전한 병렬화가 어려운 한계를 가진다. 데이터 크기의 급격한 증가와 비트코인 채굴과 같은 대규모 연산 환경에서의 활용 증가에 따라, SHA-256의 성능 향상은 실용성과 활용성 측면에서 중요한 과제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 SHA-256 알고리즘의 내부 구조를 분석하여 반복연산과 독립적인 연산 흐름을 식별하고, 이를 기반으로 SIMD(Single Instruction Multiple Data)와 멀티스레딩(Multi-threading) 기법을 적용한 병렬화 프레임워크인 PSHA-256을 제안한다. 제안된 방법에서, SIMD를 활용한 병렬화는 기존 SHA-256 대비 모든 데이터 세트에서 처리 성능 향상을 보였으며, 멀티스레딩을 적용한 경우에는 SIMD를 활용한 연구보다 높은 시간적 성능 향상을 보였다. 본 연구 결과는 향후 암호화 해시 알고리즘의 병렬화 및 최적화 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Abstract
SHA-256 is a standard cryptographic hash algorithm that is widely used in many fields. However, SHA-256 is designed based on the Merkle-Damgård structure, which makes it challenging to parallelize fully. Due to the rapid increase in data size and the increased use in large-scale computational environments such as Bitcoin mining, improving the performance of SHA-256 has emerged as an important issue in terms of practicality and usability. In this study, we analyze the internal structure of the SHA-256 algorithm to identify repetitive operations and independent computational flows. Based on this, we propose a parallelization framework that applies SIMD (Single Instruction Multiple Data) and multi-threading techniques. In the proposed method, SIMD parallelization showed improved processing performance in all data sets compared to the existing SHA-256. When multithreading was applied, it demonstrated higher temporal performance improvements than research utilizing SIMD. The results of this study are expected to contribute to future research on parallelization and optimization of cryptographic hash algorithms.