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龙图腾网获悉南京赛宁信息技术有限公司;华中科技大学申请的专利一种基于GPU的全同态加密模运算方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120110643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510586016.3，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权一种基于GPU的全同态加密模运算方法及系统是由唐海均;羌卫中;高庆官;谢峥;陈亮;王鲲鹏设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GPU的全同态加密模运算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GPU的全同态加密模运算方法及系统，对于X位的操作数，提供了基于GPU的2X位快速模约减方法，拥有一个固定操作数的X位快速模乘方法以及2X位模加方法。在全同态加密方案初始化时在CPU中预计算相关常量的所有可能值并存储到GPU的全局内存中，在实际运算时根据需要准备好相关参数并调动对应的模运算方法，得到运算结果。本发明利用GPU的硬件特性，使用基于巴雷特方法进一步优化的快速模约减算法对全同态加密方案中一类拥有相同模数的2X位模约减操作进行加速，使用舒普方法中的快速模乘算法对全同态加密方案中一类拥有一个相同操作数和相同模数的X位模乘操作进行加速，增强了全同态加密方案的可用性。

本发明授权一种基于GPU的全同态加密模运算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于GPU的全同态加密模运算方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于GPU实现给定输入参数a1、q1和与q1有关的常量mu1下，计算a1与q1的2X位整数的模约减结果a1modq1；其中a1和mu1为构造的2X位整型数据类型，q1为构造的X位整型数据类型，mu1采用巴雷特方法根据q1的固定值在全同态加密方案初始化步骤中进行预计算，并通过对q1进行限制确保巴雷特方法中乘法语句不发生进位；X为操作数位数； 基于GPU实现给定输入参数a2、b2、q2，以及与b2和q2有关的常量mu2下，计算a2与b2的X位整数的模乘结果；其中a2、b2、q2和mu2均为X位整型数据类型，mu2采用舒普方法通过b2和q2的固定值在全同态加密方案初始化步骤中进行预计算；b2为预先设定好的固定操作数； 计算a1与q1的2X位整数的模约减结果a1modq1，包括： 计算结果并将其存储于个64位无符号整数寄存器中；对于a1，将其拆分为个64位无符号整数并分别进行64位整型数据类型的计算；表示向上取整； 计算； 计算res1=res1-2q1； 计算； 计算res1=res1-q1； 计算； 令a1=res1，返回a1作为算法的计算结果，其中计算结果res1存储于个64位无符号整数寄存器中。

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