PRIDE算法的差分特性研究

研究了轻量级分组密码算法PRIDE的差分分析与相关密钥 差分分析下的安全性。依据分支数理论,分析了算法基于“宽轨迹”策略设计的线性变换层的差分传递规律,给出了线性变换层32个不动点和88个2轮循环差分特征。综合考虑S盒差分传递规律,构造出算法的32条概率为2-58的与24条概率为2-60的15轮差分路径;同时依据密钥调度算法的差分传递规律,给出了算法16条概率为2-36的18轮相关密钥差分路径。在上述路径的基础上,可给出算法19轮差分分析结果与全轮的相关密钥差分分析结果。     

对轻量级密码算法MIBS的零相关线性分析

研究了轻量级分组密码算法MIBS 80抵抗零相关线性分析的能力。结合MIBS 80算法轮函数嵌套SP的Feistel结构特点,给出了8轮零相关线性逼近,并对12轮MIBS 80进行零相关线性分析。攻击所需存储复杂度为258.49,时间复杂度为270,数据复杂度为262.1。     

对MIBS分组密码的差分故障攻击

MIBS分组密码是一个基于Feistel结构的轻量级分组密码,适用于RFID、无线传感器等资源受限的硬件环境。差分故障攻击是针对硬件密码算法较为有效的旁路分析手段,通过插入故障和故障传播中涉及的相关密钥之间的关系进行密钥恢复。该文利用S盒的差分不均匀性,通过建立明文差分、密文差分和候选输入值之间的关系,在MIBS密码的最后一轮注入两次故障,可以快速恢复最后一轮密钥信息,进而恢复全部密钥。该攻击思想具有一般性,对基于Feistel结构的轻量级分组密码算法普遍适用。     

基于Feistel 网络分组密码的实际安全性研究

密码最大差分特征概率的上界和最大线性特征概率的上界是衡量分组密码抵抗差分密码分析和线性密码分析能力的重要指标。文章根据线性密码分析的串联规则提出了一种新的求取密码最大线性特征概率上界的算法,适用于密钥异或作用下采用Feistel网络的分组密码,指出了原有的评估一类基于混沌函数的广义Feistel密码实际安全性的结论有误,得到了其线性活动轮函数的最小个数和差分活动轮函数的最小个数不总是相等的结论。     

ARIA的差分性质研究

ARIA是韩国标准分组加密算法。有关ARIA的差分性质研究结果仅限设计者基于活动S盒数目而给出的一个理想评估上界。本文通过对算法轮函数内部结构分析,严格给出了ARIA算法存在的最大单链差分转移概率,进一步考虑在多条差分路径复合的情况下,找到了最大的两轮循环差分转移概率。结果表明,即使在考虑复合差分路径的情况下,ARIA对差分分析也是安全的。     

用不可能差分法分析17轮SMS4算法

SMS4是我国在2006年公布的第一个商用分组密码算法． 通过分析SMS4每一轮输入输出对的差分的变化,首次给出一个14轮SMS4的不可能差分特性:如果输入的明文对的差分为(a, a, a, 0),那么14轮之后的输出差分不可能为(a, a, a, 0)．利用该性质,在14轮不可能差分密码分析的基础上,前面加了两轮,后面加了一轮,提出了一种不可能差分密码分析17轮 SMS4的方法． 该方法分析17轮SMS4需要2¹⁰³的选择明文, 2¹²⁴的17轮SMS4加密以及2⁸⁹分组的记忆存储空间,猜测密钥的错误概率仅为2^-88.7．     

SHA 1随机碰撞的充分条件构造

Hash函数SHA-1是重要的密码元件,寻找SHA-1的随机碰撞对已有理论上的突破,但SHA-1的碰撞实例还没有被发现。到目前为止,对SHA-1随机碰撞搜索的最好结果是McDonald给出的复杂度为52的差分路径。充分利用SHA-1第1轮轮函数IF的差分性质的优势,通过回溯验证的方法,给出基于该差分路径的全部充分条件,用于搜索SHA-1的随机碰撞实例。     

基于改进路网分层和A~*算法的最优路径研究

为了合理规划最优路径,满足实际应用的需要,对基于改进路网分层算法和A*算法的最优路径进行了研究。首先分别改进了路网分层算法和A*算法,然后提出了一种融合改进路网分层算法和改进A*算法的最优路径算法,并给出了最优路径算法在GIS平台上的实现过程。最后将该算法应用于苍南电力有限责任公司,结果表明,与传统A*算法相比,该算法降低了搜索时间,得到了最优的路径,提高了企业的工作效率。     

一种新的6轮AES不可能差分密码分析方法

给出了一个4轮AES的不可能差分特性：如果输入的明文对只有一个S-盒不同,那么4轮之后相应的密文对在同一列不可能出现3个不同的S-盒．利用该性质,在原来4轮不可能差分密码分析的基础上,前后各加一轮,提出了一种不可能差分密码分析6轮AES的新方法．该新方法需要2^99.5的选择明文,记忆存储空间为2⁵⁷分组,以及约2⁸⁶的6轮AES计算,且恢复密钥的错误概率仅为2^-66.5．     

车辆路径问题的一种先寻路后分组算法

针对车辆路径问题（VRP）设计了一种元启发式算法。引入先寻路、后分组的策略,首先对顾客点序列采用Lehmer编码,设计辅助算子进行变异操作,用差分进化算法求出基于所有节点的TSP解,然后根据运货量的约束条件将其切割成VRP解。再通过禁忌搜索改进解,得到的结果再次作为初始解之一进入算法循环。仿真计算得到了最优解,结果表明该算法是有效的。