混沌二进制序列的伪随机性和复杂性分析

分析和讨论了由经典的Lorenz混沌系统和Chebyshev映射所生成的二进制序列的伪随机性和复杂性,采用T.Kohda混沌二进制量化算法,将混沌系统所产生的实数序列转换为相应的二进制序列;从统计检验、自相关性、频谱、Lempel-Ziv复杂度和近似熵等多方面对序列的伪随机性和复杂性进行定量分析。统计分析结果表明对由混沌系统所产生的有限二进制序列逼近Lempel-Ziv意义的随机序列,它具有较高的伪随机性、复杂性和非周期性,但是序列的伪随机性和复杂性并不随序列长度的增加而提高,在近似熵评价指标中呈显出降低的趋势。同时,作为伪随机源,Lorenz混沌系统略比Chebyshev映射好。     

伪随机序列的产生与随机性测试

介绍了伪随机序列的原理以及随机性测试的基本方法,提供了5种方法,并建立模型以便对所有的序列进行检测,对生成的m和Gold序列进行随机性检测,并将文本文件以二进制的方式读取,对得到的序列进行上述5种检测.     

随机性测试的研究与实现

介绍随机性测试方法的数理统计原理,给出16种常见的随机性测试,研究密码算法随机性测试的流程,讨论测试ID的编排方法,并用这些方法对欧洲加密标准——Camellia算法进行随机性测试,实验结果表明,该算法3轮以上的缩减轮版本所产生的密文具有较高的随机性。     

基于模糊评价的分组密码随机性评估模型

检测评估是研究密码算法安全性的重要技术手段.随机特性是其中重要而实用的测评内容.针对密码算法的随机性,已有多种不同的检测方法,但是对繁杂的随机性检测结果,尚不存在一个完整实用的量化评估体系和模型.选择分组密码为实例,研究了对密码算法随机性的量化评估.根据分组密码的设计准则,提出一个分组密码随机性的评估指标体系,以模糊多准则决策为基础给出了一个实用的分组密码随机性评估模型.该模型采用模糊数学中的隶属度函数方法,对随机性检测结果进行模糊化处理,能够反映出随机性的连续和渐变特点,有效解决了单纯的阈值方法造成的评估信息丢失问题.该模型的优点是实现了对分组密码随机性的量化评估,为密码算法的综合评估提供基础.同时,给出了对单个指标和属性的通用的评估流程,因此,该模型也可稍加修改和扩展,应用于其他类型密码算法的随机性评估中.     

粒子群算法的交互性与随机性分析

在现有分析结论的基础上, 分别采用优化的凸性理论和概率收敛理论, 分析了粒子群 (Particle swarm optimization, PSO) 算法的交互性和随机性对算法的影响. 分析得出, 在不考虑随机性的条件下, 当 PSO 算法优化单峰函数时, 交互性使粒子最终收敛于全局最优粒子位置; 当 PSO 算法优化多峰函数时, 交互性未必使粒子最终收敛于全局最优位置. 但如果考虑随机性, 算法优化的目标函数无论是单峰函数还是多峰函数, 粒子都会依概率收敛于最优位置. 通过基准函数的实验验证了分析的结论.     

信息安全中序列随机性测试系统的研究与设计

在密码技术中,随机序列是非常重要的,序列的随机性测试一直是信息安全领域重要的研究方向.针对当前随机性测试系统存在的不足,在Visual C .NET下研究并设计了一个随机性测试系统.根据流密码和分组密码的不同,该系统分开进行测试.在流密码中提出一种新的测试序列的划分和组织方式,而在分组密码中则设计了3种数据模式来构造待检序列.该系统经过严格测试,证明可以快速,准确的进行流密码、分组密码以及随机数发生器的随机性测试.     

随机性的检验(上)

§1.引言我们已经叙述了在计算机上产生伪随机数的方法,这些伪随机数能否当做随机数来使用呢?也就是说这些数可否被认为是从(0,1)区间上均匀分布中随机选取的呢?这就需要有一种随机性的检验。随机性是和概率密切联系着的,自从有了随机抽样实验后,就发生随机性检验的问题。例如由一系列掷钱、掷骰子的结果,来判断实     

基于算法随机性理论和奇异描述的置信学习机器

摘要根据Kolmogorov算法随机性理论,为学习机器建立了一种置信机制,描述了置信学习机器的算法．论证了通过样本奇异描述函数定义的可计算的样本序列随机性描述函数与Kolmogorov算法随机性理论中定义的,不可计算的序列随机性描述函数具有相同的意义．分别从样本空间距离、样本对分类边界的支持力度和样本应变大小3个不同的角度设计了样本奇异描述函数,利用它们实现了置信学习机器算法．该置信学习机器在Cleveland心脏病理数据识别和签名认证实验中都取得了比较满意的结果．     

一类椭圆曲线二元序列的伪随机性分析

基于二进制有限域上的椭圆曲线构造了一类二元伪随机序列,利用椭圆曲线上的指数和计算了该类序列的一致分布测度和k阶相关测度,利用线性复杂度和k阶相关测度之间的关系给出了序列的线性复杂度下界。计算结果表明,类序列具有非常好的伪随机性,在密码学和通信领域具有潜在的应用价值。     

基于近似熵的摇号系统随机性安全检测研究

随机数广泛应用于摇号系统,随机数的随机性是摇号系统的核心,而随机性的检测以随机性检测规范为标准进行判断.近似熵检测是我国随机性检测标准之一,通过对近似熵检测算法的计算过程与摇号系统的摇号过程结合研究分析,并以某区公办小学电脑摇号系统为例进行近似熵检测.实验表明摇号系统随机函数生成的伪随机序列通过了近似熵检测,验证了摇号...     

Pseudorandomness of Camellia-Like Scheme

Luby and Rackoff idealized DES by replacing each round function with one large random function. In this paper, the author idealizes Camellia by replacing each S-box with one small random function, which is named Camellia-like scheme. It is then proved that five-round Camellia-like scheme is pseudorandom and eight-round Camellia-like scheme is super-pseudorandom for adaptive adversaries. Further the paper considers more efficient construction of Camellia-like scheme, and discusses how to construct pseudorandom Camellia-like scheme from less random functions.     

Pseudorandomness analysis of the (extended) Lai-Massey scheme

In this paper we find that the two-round (extended) Lai-Massey scheme is not pseudorandom and three-round (extended) Lai-Massey scheme is not strong pseudorandom. Combined with previous work, we prove that three rounds are necessary and sufficient for the pseudorandomness and four rounds are necessary and sufficient for the strong pseudorandomness.     

Pseudorandomness analysis of the (extended) Lai–Massey scheme

In this paper we find that the two-round (extended) Lai–Massey scheme is not pseudorandom and three-round (extended) Lai–Massey scheme is not strong pseudorandom. Combined with previous work, we prove that three rounds are necessary and sufficient for the pseudorandomness and four rounds are necessary and sufficient for the strong pseudorandomness.