Uso de computação paralela para acelerar a cripto-compressão de dados

Abstract

Algoritmos de compressão e cifragem de dados eficientes são bastante necessários no atual cenário da computação. Serviços executados na web precisam processar grandes quantias de dados, como imagens e vídeos, e entregar rapidamente o resultado aos usuários. Neste trabalho são propostas otimizações de desempenho para o algoritmo de cripto-compressão de dados desenvolvido pela Sheffield Hallam University no Reino Unido, o qual foi originalmente proposto para compactar dados de um sistema de reconhecimento de rostos em 3D em sistemas de segurança aeroportuária. Foram consideradas duas versões simplificadas do algoritmo original: uma textos e outra para imagens. As otimizações de desempenho propostas são baseadas na reescrita do código original em C++ com auxílio de funções nativas do C++ e também no uso de técnicas de paralelização de código. A paralelização proposta faz uso da interface de programação OpenMP e, portanto, possui foco em as arquiteturas multicore com memória compartilhada. Os resultados obtidos mostraram ganhos de desempenho de até 11,9x na versão do algoritmo para textos e de até 2,54x na versão do algoritmo para imagens em comparação com as versões originais. Ao final do trabalho pôde-se obter um algoritmo eficaz e eficiente, que comprime os dados em uma taxa muito boa, garante a segurança das informações e executa com maior velocidade.