基于QC-MDPC码的公钥密码方案设计

准循环低密度奇偶校验码(QC-LDPC)的校验矩阵通过循环移位生成,用于构造公钥密码体制,可减小公钥存储量,但易导致低重量码字搜索攻击.提出了一种基于准循环中密度奇偶校验码(QC-MDPC)的公钥密码体制,并且给出了一种快速比特翻转(BF)译码算法.该密码体制与基于Goppa码的McEliece公钥密码体制相比,在相同的安全参数下,公钥存储量最大可减小93倍,且加/解密复杂度低,能抵抗对偶码和消息集译码攻击,安全性高.     

多模式多变量公钥密码体制

针对量子计算机对公钥密码体制的挑战,提出一种能抵抗量子算法的多模式多变量公钥密码算法。量子计算机在解决多变量多项式问题并无高效算法,在传统多变量公钥密码体制的基础上,使用多分支模式,在分支内部采用加模式、减模式和迭代模式,增强了多变量公钥密码体制的安全性。通过分析各种常见攻击的复杂度,多模式多变量公钥密码体制能有效抵抗各种攻击,可以应用于加解密、签名和数据完整性验证。     

多变量公钥密码体制扩展方案的改进

多变量公钥密码扩展方案是一种新型的多变量公钥加密算法,它通过引入Tame变换,增加冗余变量来增强原始公钥加密体制的安全性。然而聂旭云等人声称该加密方案存在安全漏洞,并且给出了针对Tame变换中对角矩阵D的具体破解方法。针对方案中存在的漏洞,作者对原始算法中的矩阵D和冗余明文进行了两处改进,并证明了经过改进后的方案不存在聂旭云等人提出的安全漏洞,从而进一步增强了原始方案的安全性。     

立方多变量公钥密码体制的最小秩分析

立方加密体制是经典的多变量公钥密码体制Square的改进方案,其中心映射由平方映射改为了立方映射,由此将公钥多项式从二次提升到三次来抵抗针对二次多变量公钥密码体制的最小秩攻击。针对这种体制,提出一种结合差分的最小秩攻击,旨在恢复它的私钥。首先,分析体制的中心映射差分,并根据差分后的结构来确定它的秩;然后,求解公钥差分,并提取二次项的系数矩阵;接着,由系数矩阵以及确定的秩构造一个最小秩问题;最后,结合扩展的Kipnis-Shamir方法对问题进行求解。实验结果表明,利用最小秩攻击可以恢复立方加密体制的私钥。     

多变量分支混沌签名体制

针对量子计算机对现有密码算法的威胁,结合多变量公钥体制和混沌系统,提出一种能抵抗量子算法的分支密码体制。体制的中心映射有两个分支,分支一使用传统多变量公钥密码体制,分支二使用混沌密码体制,将两分支的输出结果相加,最后通过仿射变换将中心映射进行隐藏。利用分支结构提高计算效率,利用混沌系统克服传统多变量公钥密码体制的缺点以增强安全性,适用于各类设备进行签名运算。     

椭圆曲线智能卡算法设计与实现

智能卡是基于公钥密码体制电子商务的关键部件。该文提出一种利用椭圆曲线密码体制(ECC)智能卡公钥方案。该论文首先讨论了ECC的数学基础,设计了基本密码算法模型,给出用于证书请求的ECC智能卡系统设计与算法实现。最后,讨论了智能卡设计中的几个安全问题。     

布尔矩阵乘的分布式异构并行优化

布尔多项式求解是当今密码代数分析中的关键步骤,F4算法是布尔多项式求解的高效算法。分析了Lachartre为F4矩阵专门设计的高斯消去算法,针对其中布尔矩阵乘这一耗时的计算步骤,设计并实现了分布式异构(CPU+MIC)并行算法。布尔矩阵相对于普通矩阵主要体现在矩阵元素取值区间不一样上,由于布尔矩阵元素(0,1)导致矩阵乘操作的特殊性,普通矩阵乘的优化方法不能很好地满足布尔矩阵乘的需求。分别从布尔矩阵的存储、OpenMP多线程组织、访存、任务划分和调度等方面进行了性能优化,实现了布尔矩阵乘的分布式异构并行算法。通过随机生成布尔矩阵测试,优化后的分布式异构并行程序相较于分布式同构并行程序达到了2.45的加速比,体现了良好的性能提升。     

一种基于MPKC的新型签名方案

多变量密码体制(MPKC)被认为是能够抵御基于量子计算机攻击的新型公钥密码体制之一.利用减扰动方法构造出了一种基于MPKC的新型签名方案,其计算效率,主要指中心映射求逆的效率要高于两个著名的多变量签名体制Sflash[1]和Quartz[2].给出了对该方案安全性分析,它能够抵抗现有的针对多变量密码体制的三类攻击.     

NTRU中多项式的逆问题

在NTRU公钥密码体制中,一个多项式是否有逆多项式是一个很重要的问题.本文介绍了NTRU公钥密码体制,给出了NTRU中多项式是否有逆的判定定理,并对所提出的定理进行了相应的证明.最后我们用例子来说明怎样运用该判定定理,给出了求解多项式逆的算法.     

一种布尔多项式的高效计算机表示

布尔方程组求解技术对于密码分析具有重要的现实意义.然而,在众多求解算法的实际计算过程中,难以抑制的空间需求增长与计算机系统有限的存储能力之间的矛盾,正是当前制约布尔方程组求解技术取得更大成果的最主要瓶颈.针对基于消项的求解算法,分析了该矛盾的产生根源,提出了解决途径,进而设计了一种全新的布尔多项式计算机表示,称之为BanYan. BanYan适用于基于首项约化的求解算法,如F4,F5,XL等算法.通过记录中间结果的生成信息而非其本身,避免算法实现陷入项数规模高速膨胀带来的巨大存储负担.与BDD和系数矩阵等基于项的传统布尔多项式表示相比,平均情况以及最坏情况下,使用BanYan表示法所需要的空间约为项数表示法的1/l(l为计算过程中产生的多项式的平均项数),从而显著提升布尔方程组求解算法的现实求解能力.     

Constant Time Boolean Matrix Multiplication on a Linear Array with a Reconfigurable Pipelined Bus System

We show that the product of two N × N boolean matrices can be calculated in constant time on an LARPBS with O(N3 / log N) processors. All data communications and computations are performed on the bit level. To the best of the author's knowledge, this is the first parallel boolean matrix multiplication algorithm that has constant execution time, and is executed on a distributed memory system with (N3) processors. By using our boolean matrix multiplication algorithm, it is shown that the transitive closure of a directed graph can be obtained in O(log N) time ( measured by bit level operations) on an LARPBS with O (N3 / log N) processors. To the best of our knowledge, this is the first parallel algorithm for tansitive closure of directed graphs with time complexity O(log N) (comparable to that of CRCW PRAM) and cost O (N3) on a realistic parallel computing model, which has no shared memory, and interprocessor communications are dealt with explicitly and efficiently.     

采用布尔矩阵不完备信息系统的属性约简

对于不完备信息系统完备化问题,现在常采用的方法是数据补齐法和扩充法,在研究和分析了其优劣后,提出一种完全依据信息系统提供的信息来产生布尔可辨矩阵的方法。给出一个基于对布尔可辨矩阵进行化简的求属性约简（或最小属性约简）的高效算法。     

置换矩阵算法在粗糙集属性约简中的应用

介绍了粗糙集的布尔矩阵表示和置换矩阵的概念,导出了属性约简与置换矩阵之间的关系,讨论了逻辑关系方程组解的理论,提出了基于置换矩阵的粗糙集属性约简的新算法,通过实例分析证明了该方法的有效性,表明该算法在粗糙集属性约简中具有参考价值,对粗糙集理论的应用具有一定的实际意义。     

关联规则挖掘中对Apriori算法的一种改进研究

针对Apriori算法寻找频繁项集问题,通过对事务数据库的布尔化表示,提出了一种直接利用布尔矩阵的行向量去搜寻频繁项集的思想。即通过向量的内积运算和判别准则逐步浓缩布尔矩阵的行向量,从而快速、直观地归纳出事务数据库的频繁项集。研究和分析表明,该方法不仅算法简单、只需扫描一次数据库,而且还具有搜索速度快、节省内存空间和处理项目集维数大等优点。对于处理超大型事务数据库和分布式事务数据库,同样也有较好的应用。     

多尺度覆盖决策信息系统的布尔矩阵方法

在多尺度决策信息系统中,一个条件属性对应某个尺度构成论域的一个划分.文中把相应的划分推广为覆盖,并建立多尺度覆盖决策信息系统模型(MSCDS).为了简化系统复杂信息的表达,采用矩阵方法.首先,利用布尔矩阵描述覆盖决策信息系统,包括上下近似、协调性和广义决策函数等.再使用布尔矩阵建立多尺度覆盖决策信息系统的定义,研究该系统的粒描述、上下近似、协调性和广义决策不变性.最后,针对协调与不协调的情况,利用布尔矩阵定义尺度组合的重要度,给出多尺度覆盖决策信息系统最优尺度选择的矩阵方法,并给出相应的选择算法和具体算例.     

基于路集矩阵与布尔运算的网络可靠度算法

分析基于路集矩阵与布尔运算的网络可靠度算法,指出其存在组合爆炸问题。为此,提出一种改进算法,引入位矢量以减少内存需求,对特殊路集进行预处理并统计全1位矢量。实验结果表明,改进算法可提高内存利用率、减少冗余运算,能在一定程度上缓解组合爆炸问题。     

有限自动机矩阵模型的应用——有限自动机r阶输入存贮性质判定新方法

在有限自动机矩阵模型表示方法基础上,采用矩阵理论和布尔代数为工具,给出了有限自动机r阶输入存贮性质判定的新方法。该方法不仅有利于算法设计和计算机自动处理,也促进了有限自动机的研究和发展。     

应用布尔遗传算子求解N皇后问题

应用回溯法求解规模较大的N皇后问题时,时间开销巨大。从提出布尔遗传算子角度,增强遗传算法局部搜索性能,与具有良好全局搜索性能的矩阵遗传算子组合应用,对N皇后问题求解。采用自然数和二进制互换的编码方式,应用N皇后的约束条件构造适应度函数,保证了算法的全局收敛性。通过与回溯法和相关遗传算法比较,实验证实了该方法应用于求解N皇后问题,具有良好的搜索效率和求解质量。     

Incremental fuzzy temporal association rule mining using fuzzy grid table

Traditional temporal association rules mining algorithms cannot dynamically update the temporal association rules within the valid time interval with increasing data. In this paper, a new algorithm called incremental fuzzy temporal association rule mining using fuzzy grid table (IFTARMFGT) is proposed by combining the advantages of boolean matrix with incremental mining. First, multivariate time series data are transformed into discrete fuzzy values that contain the time intervals and fuzzy membership. Second, in order to improve the mining efficiency, the concept of boolean matrices was introduced into the fuzzy membership to generate a fuzzy grid table to mine the frequent itemsets. Finally, in view of the Fast UPdate (FUP) algorithm, fuzzy temporal association rules are incrementally mined and updated without repeatedly scanning the original database by considering the lifespan of each item and inheriting the information from previous mining results. The experiments show that our algorithm provides better efficiency and interpretability in mining temporal association rules than other algorithms.

     

A simple and efficient boolean solver for Constraint Logic Programming

We study in this paper the use of consistency techniques and local propagation methods, originally developed for constraints over finite domains, for solving boolean constraints in Constraint Logic Programming (CLP). To this aim, we first present a boolean CLP language clp(B/FD) built upon a CLP language over finite domains clp(FD) which uses a propagation-based constraint solver. It is based on a single primitive constraint which allows the boolean solver to be encoded at a low level. The boolean solver obtained in this way is both very simple and very efficient: on average it is eight times faster than the CHIP propagation-based boolean solver, i.e. nearly an order of magnitude faster, and infinitely better than the CHIP boolean unification solver. It also performs on average several times faster than special-purpose stand-alone boolean solvers. We then present in a second time several simplifications of the above approach, leading to the design of a very simple and compact dedicated boolean solver. This solver can be implemented in a WAM-based logical engine with a minimal extension limited to four new abstract instructions. This clp(B) system provides a further factor two speedup w.r.t. clp(B/FD).