發(fā)布時(shí)間：2017-07-04 11:27

  本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法及其混合算法的S盒設(shè)計(jì)研究

  更多相關(guān)文章： S 盒 非線(xiàn)性度 差分均勻度 混合遺傳算法

【摘要】：S盒是分組密碼設(shè)計(jì)過(guò)程中的關(guān)鍵組件,在很多分組密碼系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用。由于S盒滿(mǎn)足非線(xiàn)性,并對(duì)輸入輸出比特起到了很好的混淆作用,所以在分組密碼研究領(lǐng)域,S盒一直是關(guān)注的重點(diǎn)。經(jīng)過(guò)多年發(fā)展,S盒的設(shè)計(jì)有著多種處理方式,但采用傳統(tǒng)方法生成S盒有一定困難和局限。智能算法的流行使得密碼學(xué)家將智能算法應(yīng)用到設(shè)計(jì)S盒的過(guò)程中,并成為一種優(yōu)化設(shè)計(jì)S盒的有效方式。本文探討了遺傳算法及其混合算法在S盒設(shè)計(jì)過(guò)程中的應(yīng)用方案,主要工作如下:1、將簡(jiǎn)單遺傳算法應(yīng)用到S盒的優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程中,并對(duì)交叉、變異操作進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)對(duì)綜合非線(xiàn)性度、差分均勻度和雪崩度的指標(biāo)作為適應(yīng)值函數(shù)對(duì)S盒進(jìn)行優(yōu)化,經(jīng)過(guò)不斷演化迭代得到密碼性能良好的一批S盒。同時(shí),為其他混合算法作為重要比照參考。2、將量子遺傳算法應(yīng)用到S盒的設(shè)計(jì)過(guò)程中,針對(duì)S盒這一具體問(wèn)題,設(shè)計(jì)出最優(yōu)種群來(lái)加速算法的收斂速度,使用動(dòng)態(tài)的交叉概率和變異概率來(lái)防止算法的局部收斂,并預(yù)置優(yōu)異S盒到初始種群觀測(cè)值中,進(jìn)而得到一批優(yōu)化的S盒。實(shí)驗(yàn)對(duì)其密碼性能進(jìn)行深入比較分析。3、詳細(xì)探討免疫遺傳算法在S盒設(shè)計(jì)過(guò)程中存在的問(wèn)題,提出基于疫苗庫(kù)動(dòng)態(tài)提取S盒疫苗規(guī)則的方法,通過(guò)免疫算子來(lái)調(diào)控算法進(jìn)程,從而使得算法能有策略的演化迭代。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),比較三種算法在S盒的優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題上各自的性能表現(xiàn),總結(jié)其優(yōu)缺點(diǎn),并加以分析。
【關(guān)鍵詞】：S 盒 非線(xiàn)性度 差分均勻度 混合遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：四川師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN918.1;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-18
• 1.1 研究背景及意義8
• 1.2 密碼學(xué)基礎(chǔ)理論8-10
• 1.3 S盒及其設(shè)計(jì)原則10-13
• 1.4 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.4.1 混合遺傳算法研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4.2 S盒設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.5 主要的研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.6 論文組織結(jié)構(gòu)17-18
• 2 簡(jiǎn)單遺傳算法設(shè)計(jì)S盒18-30
• 2.1 簡(jiǎn)單遺傳算法原理18-19
• 2.2 基于簡(jiǎn)單遺傳算法的S盒設(shè)計(jì)19-25
• 2.2.1 S盒的編碼19-20
• 2.2.2 初始種群的產(chǎn)生20-21
• 2.2.3 適應(yīng)值函數(shù)21-22
• 2.2.4 選擇操作22-23
• 2.2.5 改進(jìn)的交叉操作23-24
• 2.2.6 改進(jìn)的變異操作24-25
• 2.3 參數(shù)控制25
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析25-28
• 2.5 本章小結(jié)28-30
• 3 量子遺傳算法設(shè)計(jì)S盒30-40
• 3.1 量子遺傳算法原理30-32
• 3.1.1 量子位30-31
• 3.1.2 量子旋轉(zhuǎn)門(mén)31
• 3.1.3 算法流程31-32
• 3.2 基于量子遺傳算法的S盒設(shè)計(jì)32-36
• 3.2.1 量子位編碼32-33
• 3.2.2 量子更新策略33-34
• 3.2.3 量子交叉34-35
• 3.2.4 量子變異35
• 3.2.5 對(duì)量子遺傳算法的改進(jìn)35-36
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析36-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 4 免疫遺傳算法設(shè)計(jì)S盒40-49
• 4.1 免疫遺傳算法原理40-43
• 4.1.1 免疫疫苗41
• 4.1.2 免疫算子41-42
• 4.1.3 算法流程42-43
• 4.2 基于免疫遺傳算法的S盒設(shè)計(jì)43-45
• 4.2.1 提取疫苗與疫苗接種44-45
• 4.2.2 免疫選擇45
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析45-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 5 三種算法比較分析49-54
• 5.1 三種算法比較49-52
• 5.2 算法原理分析52-53
• 5.3 本章小結(jié)53-54
• 6 總結(jié)與展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 致謝60-61
• 在校期間的科研成果61

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