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基于混沌计算智能算法的S-box设计方法

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第一章 绪 论

1.1 引 言

1.2 课题研究背景及研究现状

1.3 本文研究的主要内容及组织结构

第二章 分组密码及S-box理论概述

2.1 分组密码理论概述

2.2 S-box理论概述

2.3 小 结

第三章 计算智能和混沌理论概述

3.1 计算智能理论概述

3.2 混沌理论概述

3.3 小 结

第四章 基于混沌神经网络的S-box设计方法

4.1 神经网络的基本原理

4.2 一种基于混沌神经网络的S-box候选设计方法

4.3 小 结

第五章 基于混沌遗传算法的S-box设计方法

5.1遗传算法的流程

5.2 一种基于混沌遗传算法的S-box候选设计方法

5.4 小 结

第六章 基于候选S-box的加密算法在武警通信网中的应用

6.1 武警部队通信网组成

6.2 基于候选S-box的 AES-RSA混合加密体制的研究

6.3 武警通信网安全传输系统

6.4 小 结

结 束 语

一、本文完成的主要工作

二、展望

致谢

参考文献

作者在学习期间取得的学术成果及奖励

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摘要

分组密码作为现代密码学中重要分支之一具有运行速度快、易于标准化和易于软硬件实现等优点。分组密码在计算机通信和信息安全等方面有着广泛的应用,已经成为密码学研究的热点和难点课题之一。S-box是很多分组密码算法中唯一的非线性组件,主要发挥着混乱作用,使密钥和明文、密钥和密文之间的关系变得复杂。如何设计安全有效的S-box是分组密码算法设计中的重点和难点问题。
  混沌具有遍历性、非线性、初值敏感性和随机性等特性,这些特性与加密系统中的密码特性存在相似性,也存在着某种联系。利用混沌系统可以构造出具有良好密码学特性的S-box。
  计算智能算法原理包含数学、生物进化论、人工智能和物理学等多种学科的相关知识。计算智能为许多复杂问题的解决提供了新的思路。目前,利用计算智能算法构造S-box的方法也取得了一些研究成果。
  本文针对基于单一混沌映射构造S-box的方法具有随机性大、较难搜索到良好密码学性能的S-box的缺点,提出了两种基于混沌神经网络和混沌遗传算法的S-box候选设计方法。S-box性能分析和比较证明,利用混沌与神经网络相结合的算法、混沌和遗传算法相结合的算法构造出来的S-box具有良好的密码学特性。主要研究内容如下:
  1.研究了神经网络的结构、模型、特点和学习方法,针对神经网络具有并行搜索、非线性映射和联想记忆等特点,以及在搜索全局最优解方面具有很大优势的特点,与混沌算法相结合构造S-box,能够克服混沌算法的缺点,提出一种基于混沌算法和神经网络相结合的算法来构造S-box的方法,并通过实验分析和比较其密码学性能。
  2.研究了遗传算法的概念、原理和算法流程,利用混沌变量的随机性、遍历性和规律性等特点,与遗传算法相结合构造S-box,可以缩小最优解的搜索范围,提高全局寻优效率,克服遗传算法的缺陷,提出一种基于混沌算法和遗传算法相结合的算法来构造S-box的方法,并通过实验分析和比较其密码学性能。
  3.研究了武警通信网的组成和武警通信网安全传输系统的结构模型,在基于混沌神经网络和混沌遗传算法构造S-box的方法基础上,提出了基于候选S-box的AES-RSA混合加密算法,通过图像加密实验验证其加密性能,并分析了混合加密算法应用到武警通信网安全传输系统的性能。

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