《Scientific Reports》：Heterogeneous bioinformatic data encryption on portable devices
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随着生物医学和基因组数据规模剧增，其隐私保护备受关注。研究人员针对移动设备资源受限问题，开展 AES 算法在异构多核处理器上的优化研究。结果显示，该算法在吞吐量上提升 25 - 400%，能效提高 5.5 - 2800%，为数据加密提供新方案。
在当今数字化时代，生物医学和基因组数据正以前所未有的速度增长。随着移动健康监测和基因组测序技术的普及，大量的生物医学和基因组数据不断产生。想象一下，人们通过可穿戴设备持续记录健康数据，科研人员借助先进的测序仪器获取海量的基因信息，这些数据蕴含着巨大的价值。然而，数据隐私问题却如同一把高悬的达摩克利斯之剑。一旦这些数据被不当获取或滥用，个人的健康隐私乃至生命安全都可能受到威胁。传统的数据隔离策略虽然能在一定程度上限制访问，但却降低了数据的价值。因此，寻找一种高效且安全的加密方式迫在眉睫。
在此背景下，厦门大学的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们将目光聚焦于在便携式设备上实现异构生物信息数据加密，旨在提升加密算法的性能和能源效率。该研究成果发表在《Scientific Reports》上，为解决生物信息数据的安全问题提供了新的思路和方法。
研究人员采用了一系列关键技术方法。首先，他们选择 AES（Advanced Encryption Standard，高级加密标准）算法作为研究对象，这是一种在各种系统中广泛应用的加密算法。为了适应移动设备的异构多核处理器，研究人员提出了一种两阶段混合策略。在离线阶段，通过对处理器核心进行性能和功耗分析，构建模型来确定最优的工作负载分配和核心运行频率；在在线阶段，设计动态任务协同执行器，实现任务在不同核心间的均匀调度。
研究结果如下：
- 验证异构计算潜力：通过手动平衡分配任务到不同核心，研究发现引入更多高性能核心（包括 GPU）可显著提升吞吐量，同时 GPU 在任务中的能源效率优势明显，使能效曲线大幅跃升。
- 核心性能和功耗建模：研究发现高性能核心和部分中等性能核心的性能和功耗建模准确性较高，但低性能小核心存在明显误差。去除小核心后，任务规划的预测结果更接近实际运行结果。此外，通过采用减法策略排除背景能耗，建立了更准确的核心功率 - 频率关系模型。
- 性能和能效对比：将异构算法与纯 CPU 和纯 GPU 算法对比，结果表明在不同规模数据集上，异构算法均表现最佳。小规模数据集（<15MB）上，数据共享开销影响 GPU 和异构算法的吞吐量，但异构算法仍比 CPU 算法平均提升 25 - 40%，比 GPU 算法高 2 - 4 倍；中等规模数据集（<1.5GB）上，异构算法相对 CPU 和 GPU 算法的平均提升分别约为 125% 和 138%；大规模数据集（约 3GB）上，提升幅度虽有所降低，但仍分别达到 45.1% 和 71.8%。在能源效率方面，异构算法同样优势显著。
- 跨平台性能研究：该算法在不同平台（MPSoC）上表现稳定，性能提升范围在 20 - 60%。在 8Gen2 平台上，CPU 和 GPU 的性能提升出现反转，验证了 GPU 性能提升大于 CPU 的趋势。
研究结论和讨论部分指出，研究人员提出的混合策略有效减少了处理器间的数据共享，降低了开销，从而提升了 AES 算法的性能和能源效率。实验表明，异构 AES 算法在运行时间上比 CPU 和 GPU 对应算法提升 25 - 400%，在节能方面提高 5.5 - 2800%。然而，研究也发现大规模数据集下性能和能效提升不明显，可能与温度升高引发的线程节流有关。此外，低性能核心的性能建模仍有待改进。未来研究可进一步探索热控制机制，以优化算法性能和能源效率。
这项研究意义重大，为便携式设备上生物信息数据的加密提供了更高效、节能的解决方案，有望推动移动健康监测和基因组测序技术的安全应用，保护个人数据隐私，为生命科学和健康医学领域的数据安全保障奠定了坚实基础。
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