基于线性反馈移位寄存器和组合猫映射的伪随机序列生成方法

分析了线性反馈移位寄存器(LFSR)和猫映射的基本结构,给出了一种基于LFSR与猫映射的伪随机序列生成方法。该方法根据LFSR的计算结果产生相应的选择函数,通过选择函数确定当前迭代计算中猫映射的系数矩阵;应用选定的系数矩阵进行迭代计算产生相应的混沌序列,将其二值化后作为反馈值与LFSR的反馈值进行异或运算,运算结果作为LFSR的最终反馈值,实现对LFSR生成序列的随机扰动。通过实验对生成序列的性能进行了分析,结果表明,产生的混沌序列具有良好的随机性和安全性。     

可重构线性反馈移位寄存器设计

线性反馈移位寄存器是序列密码的重要组成部分,介绍了一种可重构线性反馈移位寄存器的设计.根据需要,它可以被配置成为GF(2),GF(28),GF(216)或GF(232)域上一定长度范围内的任意一个线性反馈移位寄存器.该可重构线性反馈移位寄存器原型已在Altera公司的EP2S60F1020C5 FPGA上实现,最高可工作在100 MHz时钟下.试验结果表明:该可重构线性反馈移位寄存器占用硬件资源少,性能稳定.     

基于Galois线性反馈移位寄存器的随机数产生

随着FPGA计算能力的不断提高,使用FPGA进行计算加速的研究越来越多。在这些加速对象中,有许多应用都需要使用到随机数生成器。本文应用Leap Forward方法,提出了一种基于Galois类型线性反馈移位寄存器产生随机数的硬件结构。详细分析了该硬件结构中转换矩阵的特征,给出了提高工作速度和减小硬件面积的方法。应用该硬件结构,本文在Xilinx Vertex 6 FPGA上设计实现了16位输出的随机数产生器。实验结果显示,该随机数产生器仅使用了6个slices资源,工作速度可以达到951MHz,产生随机数的吞吐率可以达到15.2Gbps。文中使用K-S方法对所产生随机数的质量进行了检测,并给出了所产生的105个随机数的CDF曲线与理论CDF的比对结果。     

基于流密码的可适配反馈移位寄存器指令

在对A5,Grain,Trivium等34种流密码算法结构进行分析的基础上,研究算法中线性和非线性反馈移位寄存器的结构特征,总结其相应操作。构造专用的反馈移位寄存器配置指令和操作指令,通过配置可灵活实现多种结构的反馈移位寄存器及其组合,并完成相应操作。设计实现支持其执行的硬件单元,可作为专用流密码微处理器的核心功能单元。     

反馈移位寄存器非奇异性研究

本文给出q元有限域上的反馈移位寄存器非奇异性判定的充分必要条件,并利用Groebner基理论对定理给出的条件进行约化,给出了q=3,4,5时任意次反馈函数非奇异性的充要条件.     

可编程S盒及反馈移位寄存器的设计方法

可编程S盒和可编程反馈移位寄存器是可编程密码芯片的两个重要的部件。文章给出了可编程S盒和可编程反馈移位寄存器的一种逻辑设计方法,按照该方法设计的S盒能够通过编程实现任意的布尔逻辑函数,按照该方法设计的反馈移位寄存器能够通过编程灵活地改变反馈抽头和反馈函数。     

基于m序列的可重构线性反馈移位寄存器研究

现今,m序列通常用线性反馈移位寄存器（LFSR）来产生,但产生的序列单一,且其串行的产生方式使得序列的产生速率随码序列周期的增大而成线性增大的趋势。文章分析了线性反馈寄存器的特征多项式,在电路中加入寄存器组,提出了一种改进型线性反馈移位寄存器结构。改进后的电路实现各级寄存器并行输出数据,克服了传统线性反馈移位寄存器产生m序列的速度受字长制约的限制,且电路可以重构特征多项式的系数因子产生多种序列。最后,以周期为15的m序列为例对电路进行了仿真和验证,实验结果表明序列产生速率提高了N／2倍（N为寄存器级数）。     

一种基于线性反馈移位寄存器的轻量级强PUF 设计

物理不可克隆函数(PUF),是一种新型硬件安全原语,可以用FPGA 和ASIC 实现, 避免芯片被过度制造和非法克隆。PUF 可以用于安全密钥生成和芯片认证,强PUF 是其中一种 重要的分类,强PUF 具有极大的CRP 空间,适用于设备实体的安全认证。经典的以仲裁器PUF 为代表的强PUF 设计面积开销大,唯一性不够理想,难以在一些资源集约的场景,如嵌入式系 统和物联网(IoT)设备中应用。为了减小硬件开销,提出了一种新型轻量级强PUF 设计,该设计 利用线性反馈移位寄存器对弱PUF 的输出响应进行混淆以获得大量的输出响应,结构简单,易 于实现。在28 nm 的FPGA 上实现并评估了该PUF 设计。实验结果表明,该PUF 的随机性为 49.8%,唯一性为50.25%,硬件开销很小。     

基于混沌系统的伪随机序列生成方法

给出了一种循环迭代结构的伪随机序列生成方法。选择函数根据LFSR的计算结果进行取值,确定当前迭代计算使用的混沌系统,通过迭代计算产生相应的混沌序列,然后将生成的混沌序列进行相应的数制转换,将得到的二进制值序列作为产生的伪随机序列输出,同时将其作为反馈值与LFSR的反馈值进行相应的运算,运算结果作为LFSR的最终反馈值,实现对LFSR生成序列的随机扰动。通过实验对生成的伪随机序列进行了分析,结果表明,产生的序列具有良好的随机性和安全性。     

基于混沌的序列密码算法

利用序列密码中的前馈模型设计了一个混沌序列密码算法,以线性反馈移位寄存器序列为初始序列,将Logistic映射和Chebyshev映射作为滤波函数,结合了压缩变换、SMS4算法的S盒变换、有记忆变换和移位变换。分析和实验结果证明算法具有足够的安全强度和较高的加密速度。     

Comparison between cellular automata and linear feedback shift registers based pseudo-random number generators

A detailed comparison between pseudo-random number generators (PRNGs) based on cellular automata (CA) and linear feedback shift registers (LFSRs) is presented in this paper. Various statistical tests have been applied in order to reveal the advantages and disadvantages of both approaches. Both LFSRs and hybrid additive cellular automata (HACA) produce satisfactory PRNGs. HACA operate at higher speeds than LFSRs with the same characteristic polynomials. Regarding the silicon area, direct comparisons between the two approaches cannot be made since it depends on the PRNG length. However, the inherent modularity of HACA reduces the silicon area occupied by them and, when long feedback paths are used, the silicon area occupied by LFSRs increases.     

基于混沌搜索的思维进化算法

针对思维进化算法中的产生初始种群的盲目随机性和冗余性以及现有搜索方式易陷入局部最优的问题,将混沌优化和思维进化算法结合,提出了一种基于混沌搜索的思维进化算法（Chaos Mind Evaluation Algorithm,CMEA）。该算法在进化的不同阶段引入混沌优化操作,利用混沌的遍历性提高算法的收敛速度,克服了早熟现象,同时利用思维进化算法的记忆特性和当代最优解指导混沌搜索,提高算法的搜索能力。仿真结果表明,与标准思维进化相比,该算法优化能力强,能有效地避免局部收敛,具有更快的收敛速度。     

Design and analysis of a highly secure stream cipher based on linear feedback shift register

Linear feedback shift register (LFSR) based stream ciphers are popular because of their low hardware implementation costs. The nonlinear combination generators and clock-controlled generators are two very commonly used schemes in LFSR based stream ciphers. FPGA implementation of these two schemes has been done to obtain an idea about the hardware complexity of the two schemes. The fast correlation attack and edit distance attack, which are the fastest of the reported attacks on the nonlinear combination generators and clock-controlled generators respectively, have been implemented. A new model for LFSR based keystream generation has been proposed by combining the two existing schemes. The proposed model is based on the detailed comparative study and cryptanalysis of the two existing schemes mentioned.     

基于混沌PSO算法的选择性神经网络集成方法

提出基于十进制粒子群优化算法（DePSO）和二进制PSO算法（BiPSO）的选择性神经网络集成(NNE)方法,通过PSO算法合理选择组成神经网络集成的各个神经网络,使个体间保持较大的差异度,减小"多维共线性"和样本噪声的影响。为有效保证PSO算法的粒子多样性,在迭代过程中加入混沌变异。试验表明,混沌PSO算法是组合优化权值的有效方法,同已有方法比较可以有效提高神经网络集成的泛化能力。     

基于检索结果排序的伪相关反馈

针对传统伪相关反馈（PRF）算法扩展源质量不高使得检索效果不佳的问题,提出一种基于检索结果的排序模型（REM）。首先,该模型从初检结果中选择排名靠前的文档作为伪相关文档集;然后,以用户查询意图与伪相关文档集中各文档的相关度最大化、并且各文档之间相似性最小化作为排序原则,将伪相关文档集中各文档进行重排序;最后,将排序后排名靠前的文档作为扩展源进行二次反馈。实验结果表明,与两种传统伪反馈方法相比,该排序模型能获得与用户查询意图相关的反馈文档,可有效地提高检索效果。     

基于双混沌系统互反馈的加密算法

为使低维混沌加密系统具有较高的安全性和良好的运算效率,提出一种基于Logistic映射和Tent映射的复合混沌加密系统。通过两种映射互反馈产生密钥序列,再对读取的明文进行加密;同时利用密文反馈的方式来改变混沌映射的迭代次数,使迭代过程具有一定的随机性。结果表明,与单一的Logistic混沌加密相比,该算法具有很大的密钥空间、较高的加密强度和低维混沌加密系统的良好的运算效率,而且能有效地抵抗穷举攻击、统计学攻击和相图攻击。     

基于混沌技术的连续禁忌搜索算法研究*

将混沌技术与加强连续禁忌搜索算法(ECTS)相结合,利用混沌的随机性和遍历性,结合ECTS算法的快速性,提出一种混合最优化搜索算法--混沌加强连续禁忌搜索算法(CECTS).通过应用Benchmark函数对CECTS算法进行测试表明,CECTS相对于ECTS算法能够提高寻优的成功率,减少目标函数的计算量,是一种比较适合工程优化问题的优化方法.     

基于混沌云模型的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化（PSO）算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点,引入混沌算法和云模型算法对PSO算法的进化机制进行优化,提出混沌云模型粒子群优化（CCMPSO）算法。在算法处于收敛状态时将粒子分为优秀粒子和普通粒子,应用云模型算法和优秀粒子对收敛区域局部求精,发掘全局最优位置;应用混沌算法和普通粒子对收敛区域以外空间进行全局寻优,探索全局最优位置。应用特征根法对CCMPSO算法的收敛性进行分析,并通过仿真实验证明,CCMPSO算法的寻优性能优于其他常用PSO算法。