一类不平衡Feistel密码的安全性能分析

为评估一类不平衡Feistel密码的安全性能,通过列举的方法,对该密码抵抗差分密码分析和线性密码分析的能力进行了深入的研究。在轮函数是双射的假设条件下,证明了3,4,6,8,10,2r（r≥3）轮密码分别至少有1,1,3,4,5,r个轮函数的输入差分非零,从而若设轮函数的最大差分和线性逼近的概率分别为p和q,则2r（r≥3）轮密码的差分特征和线性特征的概率分别以pr和qr为上界。     

伪随机序列的产生与随机性测试

介绍了伪随机序列的原理以及随机性测试的基本方法,提供了5种方法,并建立模型以便对所有的序列进行检测,对生成的m和Gold序列进行随机性检测,并将文本文件以二进制的方式读取,对得到的序列进行上述5种检测.     

基于混沌系统的量化方法及伪随机性研究

为了讨论文献[1]提出的预处理方法的有效性,分别采用阈值和引入变换T两种不同的量化方法对预处理前后的序列进行量化,最后利用FIPS 140-2标准对量化后产生的20000个二进制码序列进行检测.结果表明:预处理后的实数值混沌序列具有好的统计特性;对两种量化方法分析得到,预处理后采用阈值量化方法得到的0-1序列的随机性有较明显的改善;无论是否经过预处理,采用引入变换T的量化方法得到的0-1序列的随机性总比采用阈值量化方法得到的好.     

混沌二进制序列的伪随机性和复杂性分析

分析和讨论了由经典的Lorenz混沌系统和Chebyshev映射所生成的二进制序列的伪随机性和复杂性,采用T.Kohda混沌二进制量化算法,将混沌系统所产生的实数序列转换为相应的二进制序列;从统计检验、自相关性、频谱、Lempel-Ziv复杂度和近似熵等多方面对序列的伪随机性和复杂性进行定量分析。统计分析结果表明对由混沌系统所产生的有限二进制序列逼近Lempel-Ziv意义的随机序列,它具有较高的伪随机性、复杂性和非周期性,但是序列的伪随机性和复杂性并不随序列长度的增加而提高,在近似熵评价指标中呈显出降低的趋势。同时,作为伪随机源,Lorenz混沌系统略比Chebyshev映射好。     

一种基于Feistel结构和WTS的分组密码

AES为新的数据加密标准,通过研究分组密码算法加密的整体结构和AES加密算法,文中设计了一种基于Feistel结构和WTS策略的分组密码算法FWTS。 FWTS采用Feistel结构,轮函数借鉴AES的WTS策略,分组长度为256 bits,密钥长度为128 bits,192 bits,256 bits。通过依赖性测试表明,FWTS算法4轮充分满足雪崩效应、严格雪崩准则和完备性。通过不可能差分分析,FWTS算法的6轮不可能差分所需的时间复杂度要大于AES算法的6轮不可能差分的时间复杂度。FWTS算法的安全性不低于AES算法。通过效率测试表明FWTS的加密效率要高于AES。     

改进的广义Feistel结构轻量级分组密码算法

随着复杂环境信息物理系统的更加开放,数据的安全传输问题备受关注.轻量级分组密码算法是保证信息物理系统数据安全传输的重要方法之一,但其仍存在软件实现速率低、硬件实现复杂和灵活性缺乏等问题.针对上述问题,提出了一种基于四分支的广义Feistel结构的高性能轻量级分组密码算法.相较于传统的广义Feistel结构算法,该算法进行了以下优化:1)采用由模加、循环位移和异或3种操作组合成的ARX （modular addition, rotation and XOR）结构替换传统广义Feistel结构中的S盒（非线性替换层）和P盒（线性置换层）,简化了算法的轮函数结构; 2)增加非对称双子密钥以处理每轮加密的明文中间状态,使得中间状态不存在未处理的分支,提高了算法的安全性; 3)设计了可扩展的轮常数加模块,提高了算法的灵活性; 4)分支中增加混淆扩散结构f_x,加快了算法的混淆和扩散速度;5)灵活设计了6个版本的轻量级分组密码算法,以适应不同位数的CPU平台.实验和分析表明,该算法实现效率高,具有良好的混淆和扩散能力,以及较高的安全性.     

基于核函数拟合的非平衡数据分类方法

在数据分类算法的实际应用中,经常会遇到数据不平衡的问题(即正负样本的数目相差极大)。标准的分类算法在处理这一问题时,往往很难达到令人满意的性能。提出一种新的方法,通过对正负样本分别进行核函数拟合,根据拟合好的核函数对未知样本进行预测。在UCI标准数据集的仿真实验结果表明,该方法能有效地处理非平衡数据问题。     

一种基于Henon映射和Feistel结构的分组密码算法研究

混沌序列具有对初值和系统参数敏感等特点,因此非常适合应用于信息加密。本文在详细分析Henon映射的混沌和密码学特性的基础上,提出一种基于Feistel结构和Henon映射混沌分组密码算法,该算法最大的优点加密的轮次和子密钥的构造是基于混沌系统动态更新的,通过子密钥的动态生成,密码系统的随机性、复杂性得到了极大的提高。同时理论和实验表明,该算法具有较高的安全性,能够抵抗差分和线性密码分析。     

一种基于Hénon映射和Feistel结构的分组密码算法研究

混沌序列具有对初值和系统参数敏感等特点,因此非常适合应用于信息加密.本文在详细分析Hénon映射的混沌和密码学特性的基础上,提出一种基于Feistel结构和Hénon映射混沌分组密码算法,该算法最大的优点加密的轮次和子密钥的构造是基于混沌系统动态更新的,通过子密钥的动态生成,密码系统的随机性、复杂性得到了极大的提高.同时理论和实验表明,该算法具有较高的安全性,能够抵抗差分和线性密码分析.     

基于超混沌序列的Feistel结构图像加密算法

为了更好地将传统的Feistel加密结构应用在图像加密中,将加密与混沌系统结合起来,在混沌图像加密的基础上,提出了一种基于超混沌序列和Feistel结构的图像加密算法。首先应用Kawakami映射产生的混沌预处理加密序列,对图像进行预处理加密;然后将Logistic映射生成的初始值代入Hyperhenon映射产生加密序列,由产生的混沌加密序列作为Feistel加密结构的S盒;最后,利用Feistel结构对图像进行加密。仿真加密算法的同时对算法的加密效果和安全性进行了分析,实验结果表明,该算法具有较高的稳定性、安全性和加密效率。     

SMS4算法S盒布尔函数的Walsh谱分析

S盒是现代对称密码中非常重要的组成部分,是大多数分组密码中唯一的非线性结构,在很大程度上决定分组密码的安全性.利用Walsh谱理论,分析中国最新分组密码标准SMS4算法S盒的线性性、非线性性、平衡性、严格雪崩特性和扩散特性等密码性质,从理论上揭示SMS4算法S盒的安全性.     

一种SMS4加密算法差分功耗攻击

针对SMS4加密电路,采用差分功耗分析攻击方式进行密钥破解.该攻击方法是一种典型的加密芯片旁路攻击方式,其理论基础为集成电路中门电路在实现加密算法时的物理特征、功耗模型及数据功耗相关性.结合中国第一个商用密码算法SMS4,详细介绍了针对SMS4加密系统进行差分功耗分析攻击的设计与实现.开发了相应的仿真实验验证平台,实验验证成功破解了SMS4加密算法的密钥,从而给SMS4加密算法研究者提供了有益的安全设计参考.实验表明,未加防护措施的SMS4加密系统难以抵御差分功耗分析的攻击.     

一种提高SMS4安全性的算法

SMS4是在国内正式使用并于2006年公布的第一个用于无线局域网的商用分组密码算法。关于其安全性研究的公开论文很少,文中研究SMS4算法的安全性并提出了一个提高其安全性的算法,详细讨论了该算法的正形性以及密码运算操作的正确性,同时通过与SMS4原算法的理论分析以及实验数据对比,得出结论：本SMS4改进算法在保证加解密操作的正确性以及基本不改变算法应用领域的前提下,提高了原SMS4算法的安全性。     

8位平台SMS4密码算法实时加解密实现

SMS4算法是国内官方公布的第一个商用无线局域网分组密码算法.本文简要的介绍了SMS4算法,并分析了8位平台输入输出和SMS4算法的特点,采用了流水线技术,在密钥提前生成的情况下实现了ECB加模式下的实时加解密.     

采用变参数激励函数的人工神经网络

隐层神经元采用相同的激励函数会限制网络的非线性表达能力,因此,提出变参数激励函数,在学习中同时调整网络权值和激励函数的参数,增强网络的表达能力。并使用遗传算法与MBP结合的学习算法训练网络,此方法具有全局收敛能力和很高的精度。     

一种基于SMS的移动通信网络自动监控系统

研发移动通信网络自动监控系统的目的是为了能够及时、准确地监控移动网络通信质量，提高网络优化工作人员的工作效率。介绍了移动通信网络自动监控系统的组成，提出了采用GSM短信模块交换数据的方法并完成了系统的设计与实现。     

AES和SMS4算法的可重构设计与高效实现

分析AES和SMS4算法的原理及可重构性,给出系统的整体结构,综合应用可重构技术、并行处理及流水线技术对算法进行高效实现。与传统设计方案相比,该设计在保证运行速度的同时大大减少了资源的消耗,因此,适用于面积受限且有多种密码需求的安全 系统。     

SMS4算法S盒代数性质的研究

对中国分组密码新标准SMS4算法s盒布尔函数的密码性质进行了深入的分析,研究其平衡性、非线性、代数次数等性质,理论上证明了SMS4算法s盒所拥有的一些较好的安全特性。     

基于三次样条权函数神经网络的股价预测

随着经济的发展,股票投资已成为很多人的一种投资理财方式,而股票价格的预测也成为投资者关心和研究的焦点。建立一个运算速度和精确度都比较高的股价预测模型,对于金融投资者具有理论指导意义和实际应用价值。文中针对传统BP算法存在的学习速度慢、容易陷入局部极小值、隐层数不易确定等问题,使用三次样条权函数神经网络建立股价预测模型,克服了传统神经网络的缺点。仿真结果表明,该模型具有较高的预测精度,能够对股市进行有效的预测。