本公开的实施例涉及用于加密的素数数字生成。设备可以在整数范围内选择第一伪随机整数。设备可以基于第一伪随机整数来生成用于素性测试的第一候选素数。基于确定第一候选素数未通过素性测试,设备可以在整数范围内选择第二伪随机整数。设备可以基于第二伪随机整数生成用于素性测试的第二候选素数。设备可以确定第二候选素数是否满足素性测试。设备可以选择性地：基于第二候选素数未通过素性测试来重新执行选择第二伪随机整数、生成第二候选素数、以及确定第二候选素数是否满足素性测试；或者基于第二候选素数满足素性测试来使用第二候选素数作为密码协议中的素数整数。

本申请公开了一种椭圆曲线多标量点乘计算优化方法及优化装置,通过设计桶矩阵,来缓存主计算过程中的中间变量点,避免Pippenger中间量的输出,通过持续地流水地运行和计算,直到最后所有的计算全部结束,再进行横向归约和纵向归约,把串行计算总计算次数从数千次降低至一次,消除了大部分的串并转换和同步锁定等开销,有效提升了流水线持续工作时间,从而提升整体性能。

本发明涉及一种大整数算法的计算机处理系统,属于计算机技术领域。其包括大整数的存储模块、大整数的输入与读取模块、大整数的输出模块、大整数运算处理器和结果处理器,大整数的存储分为两大方面,内存存储与外存存储,采用了文本文件形式。本发明以大整数的“基”为标准进行分组和合组,以“数组”表达大整数,提高了计算机处理系统的数据处理能力和通用性。

本申请涉及一种可重构计算装置、处理器及方法,用于联邦学习和隐私计算。所述可重构计算装置包括：静态可重构部分,其中,所述静态可重构部分用于接收待处理数据和运算场景并配置为在所述可重构计算装置上电前根据所述运算场景进行功能重构；和动态可重构部分,其中,所述动态可重构部分用于执行所述待处理数据在所述运算场景下的计算并配置为在所述可重构计算装置进行计算中进行功能重构。其中,所述动态可重构部分的计算资源包括用于模幂计算的第一部分计算资源和用于模乘计算的第二部分计算资源,所述第一部分计算资源相对于所述第二部分计算资源的比例根据所述待处理数据的位宽确定。如此,保持较高的计算性能同时提高资源利用率。

本申请属于数据密码处理技术领域,从降低格加密计算的复杂度角度出发,提供一种基于分解约简的格加密模乘运算方法及架构,所述方法包括：限定有限域的特征模素数q的形式,输入模素数q、被乘数X和乘数Y,对被乘数X和乘数Y以基数2～(N)进行分解,再将X和Y乘积的展开式按基数2～(2N)进行分解后直接取模约简得到第一约简中间值,对第一约简中间值按基数2～(2N)进行分解后直接取模约简,获得第二约简中间值,再根据第二约简中间值的大小将其调整到模q有限域中,本申请通过分解约简,有效减少了中间数据的数据位宽,提出了更低计算复杂度和计算延迟的格加密模乘运算方法,并设计了相应的模乘运算架构,而且本申请的模乘运算方法和架构不失通用性。