数字签名技术中混沌哈希函数的构造与分析

为了解决现有的基于混沌的Hash函数构造方法中存在的问题,提高Hash函数的性能,提出了一种用于数字签名技术的时空混沌Hash函数构造方法。该方法将交叉耦合映象格子和扩展帐篷映射相结合的混沌系统作为主模块,并利用logistic映射构造密钥生成器。实验表明,该方案很好地达到了Hash函数的各项性能要求,安全性能良好,执行效率高,并具有可扩展性,具有成为一种安全实用的单向Hash函数的潜力。     

一种新的基于时空混沌的单向Hash函数构造

对时空混沌中常用的耦合映像格子模型(coupled map lattice,CML)和已有的基于时空混沌的单向Hash函数构造进行了分析,在此基础上提出了一种新的基于时空混沌的单向Hash函数构造方法.首先根据Lyapunov指数谱确定CML中参数的取值,然后用线性变换后的消息来更改CML的状态,并通过迭代来扩散消息中每个字节对CML状态的影响,Hash值从最终的CML状态中抽取.研究结果表明,该方法具有很好的单向性、弱碰撞性、初值敏感性和灵活性以及更高的计算效率.     

基于RBF神经网络和混沌映射的Hash函数构造

单向Hash函数在数字签名、身份认证和完整性检验等方面得到广泛的应用,也是现代密码领域中的研究热点。本文中,首先利用神经网络来训练一维非线性映射产生的混沌序列,然后利用改序列构造带秘密密钥的Hash函数,该算法的优点之一是神经网络隐藏混沌映射关系使得直接获得映射变得困难。模拟实验表明该算法具有很好的单向性、弱的碰撞性,较基于传统的Hash函数具有更强的保密性且实现简单。     

使用双向耦合映像格子改进的并行混沌Hash函数

针对一种并行混沌Hash函数只能单向扩散以及低维混沌系统所存在的一些问题,提出使用双向映像格子进行改进的并行时空混沌Hash函数。该函数在消息矩阵组间采用并行结构,在组内采用迭代次数与矩阵元素值成负相关的双向耦合映像格子模型,该模型中的格子映射为参数值随矩阵元素位置而变化且迭代次数等于当前元素值的Kent映射,并行计算得出各分组中间值,最后异或各分组中间值得出最终Hash值。仿真实验表明,算法既提高了Hash的初值敏感性、混乱和扩散性,又拥有高效的并行性。     

一种基于神经网络的Hash函数算法研究

如何设计高效、安全的带秘密密钥的单向函数一直是现代密码学研究中的一个热点。首先用神经网络来训练一维非线性分段映射产生混沌序列,并利用该模型产生的非线性序列构造带秘密密钥的Hash函数,该算法的优点之一是神经网络隐式混沌映射关系使直接获取映射关系变得困难,实验结果表明,这种算法具有对初值有高度敏感性、很好的单向性、弱碰撞性,较基于单一混沌映射的Hash函数具有更强的保密性能,且实现简单。     

混沌数字签名算法与安全性分析

结合混沌系统与RSA数字签名技术的设计方法,提出了一种基于类Hénon混沌映射的数字签名方案.该方案用混沌Hash函数代替传统的Hash函数,这种混沌Hash函数具有不可逆性、防伪性、初值敏感性,而且充分利用了混沌系统对初始条件的敏感性和迭代过程的单向性,使得Hash结果的每一比特都与明文有着敏感和复杂的关系.这样的Hash函数在混乱和散布性质上更加安全,抵抗攻击的能力更强,有较高的抗碰撞能力.     

基于时空混沌系统构造Hash函数

提出一种基于时空混沌系统的单向Hash函数构造方法．该方法通过使用单向耦合映射格子和基于迭代Logistic映射的初始状态生成函数实现明文和密钥信息的混淆和扩散,并基于密码块连接方式产生任意长度明文的128位Hash值．理论分析和实验表明,提出Hash函数满足Hash函数所要求的单向性、初值以及密钥敏感性和抗碰撞性等安全性能要求．     

基于分段Logistic映射的并行Hash函数构造算法

分段后的Logistic映射比原映射具有更好的密码学性能。采用并行处理的思路,基于分段Logistic映射提出一种Hash函数的方法。该方法在初始化阶段,通过混沌映射的迭代实现了消息块之间的相互影响与扩散,可有效防止对并行Hash函数的伪造攻击。对初始化后的消息块,采用并行方式产生中间输出结果,有效提高了算法的运行速度。理论分析和实验仿真的结果表明,该算法很好地利用了混沌映射的特性,具有良好的明文消息敏感性、抗碰撞性,且运行速度快,能够满足实际的信息安全应用需要。     

基于神经网络模型的双混沌 Hash 函数构造

高效快速的单向Hash函数是当前安全技术研究的热点。文章采用神经网络结构构造了一种Hash函数,由Logistic映射和Chebyshev映射结合起来的双混沌系统产生该神经网络的参数,将明文信息逐块进行处理,并最终通过异或产生128 bit的Hash值。经实验数据和仿真分析可知:文章提出的方案满足单向Hash函数所要求的混乱和置换特性,并且具有很好的弱碰撞性和初值敏感性;另外,该方案结构简单容易实现。     

基于整数耦合帐篷映射的单向Hash函数及其性能分析

提出一种基于整数耦合帐篷映射的单向Hash函数,并对其特性进行了分析.提出的算法采用双向耦合映像格子模型,用整数帐篷映射取代了传统的逻辑函数,具有较为理想的混淆与扩散特性.应用该算法,可将任意长度的明文序列单向散列为160比特Hash值.实验与分析结果表明,这种Hash函数具有很好的单向性、抗碰撞性,满足单向Hash函数的各项性能要求.该算法全部采用有限整数集内的简单位操作完成,便于软硬件实现,并且有高的执行效率.     

Parallel Hash function construction based on chaotic maps with changeable parameters

A parallel Hash algorithm construction based on chaotic maps with changeable parameters is proposed and analyzed in this paper. The two main characteristics of the proposed algorithm are parallel processing mode and message expansion. The algorithm translates the expanded message blocks into the corresponding ASCII code values as the iteration times, iterates the chaotic asymmetric tent map and then the chaotic piecewise linear map, continuously, with changeable parameters dynamically obtained from the position index of the corresponding message blocks, to generate decimal fractions, then rounds the decimal fractions to integers, and finally cascades these integers to construct intermediate Hash value. Final Hash value with the length of 128-bit is generated by logical XOR operation of intermediate Hash values. Theoretical analysis and computer simulation indicate that the proposed algorithm satisfies the performance requirements of a secure Hash function.     

Parallel chaotic Hash function construction based on cellular neural network

A new parallel chaotic Hash function, based on four-dimensional cellular neural network, is proposed in this paper. The message is expanded by iterating chaotic logistic map and then divided into blocks with a length of 512 bits each. All blocks are processed in a parallel mode, which is one of the significant characteristics of the proposed algorithm. Each 512-bit block is divided into four 128-bit sub-blocks, each of which is further separated into four 32-bit values and then the four values are mixed into four new values generated by chaotic cat map. The obtained four new values are performed by the bit-wise exclusive OR operation with four initial values or previously generated four values, and then, they are used as the inputs of cellular neural network. By iterating cellular neural network, another four values as the middle Hash value are generated. The generated values of all blocks are inputted into the compression function to produce the final 128-bit Hash value. Theoretical analysis and computer simulation indicate that the proposed algorithm satisfies the requirements of a secure Hash function.     

A novel Hash algorithm construction based on chaotic neural network

An algorithm for constructing a one-way novel Hash function based on two-layer chaotic neural network structure is proposed. The piecewise linear chaotic map (PWLCM) is utilized as transfer function, and the 4-dimensional and one-way coupled map lattices (4D OWCML) is employed as key generator of the chaotic neural network. Theoretical analysis and computer simulation indicate that the proposed algorithm presents several interesting features, such as high message and key sensitivity, good statistical properties, collision resistance and secure against meet-in-the-middle attacks, which can satisfy the performance requirements of Hash function.     

基于混沌映射的Hash函数及其在身份标识认证中的应用

对用户身份标识进行加密、隐秘存储与认证是软件等版权保护所必须首先经历的步骤。论文首先给出了一个分段线性混沌映射,并构造了其复合函数,进而分析了它们的统计特性;为实现身份标识加密,构建了基于混沌映射的Hash函数,并在此基础上进一步构造了生成隐含身份标识的认证证书的Hash函数。试验结果表明,该算法准确、安全、高效、实用。     

基于非线性数字滤波器的混沌Hash函数设计

在分析变系数非线性数字滤波器的混沌特性的基础上,提出一种带密钥的混沌Hash构造方法.首先构建能产生高维混沌序列的非线性数字滤波器;然后通过混沌调制方式将明文信息注入滤波器均匀分布的混沌轨迹中;最后以扰动映射和滤波器的初态作为密钥,以轨迹的粗粒化量化形成明文的Hash值.研究表明,该算法简单快速,比基于单一混沌映射的Hash算法安全性更高;同时,滤波器结构中没有复杂的浮点运算,比一般复合混沌系统更易于软硬件实现.