分组密码属于对称加密体制,在网络与信息安全等领域一直发挥着重要的作用。密码分析技术能更有力地推进分组密码算法设计的创新,因此一直是近年来的研究热点。统计类密码分析的基本思想是通过寻找密码算法的有效区分器,并在区分器的基础上,利用密钥恢复技术来得到算法的完全或部分密钥。通常而言,区分器轮数的高低是衡量密码算法安全性的一个重要条件。本文主要利用混合整数线性规划（MILP）、自动化搜索技术以及密钥恢复技术等,对五个分组密码算法构造了新型有效的积分区分器,进而从多角度来评估这些算法的安全性。主要研究成果如下:1.针对ANU和ANU-II算法,分别提出9轮和8轮新积分区分器的自动化搜索方法。利用ANU密码算法的轮函数、S盒以及P置换的特性,构建了基于可分性质的MILP新模型,搜索到长达9轮的积分区分器。类似地,针对基于ANU改进的密码算法ANU-II,利用其结构特性构建了MILP模型,搜索到长达8轮的积分区分器。研究结果表明:ANU-II算法具有较高的安全性,为评估该类算法提供了重要的参考依据。2.针对Li Ci和ESF算法,分别提出12轮和9轮新积分区分器的自动化搜索方法。利用Li Ci算法的具体特点,我们对其结构进行变形和分解,提出了一种新的Li Ci算法的等价结构。等价结构不仅明确了分析思路,而且在进行MILP建模时,也减少了所涉及到的中间变量。ESF算法是LBlock算法的改进版本。该算法采用Feistel-SP结构,轮函数是其核心设计,且基于比特级的P置换类似于PRESENT算法。针对以上两种算法的具体结构特性,构建了基于可分性质的MILP新模型,分别给出了Li Ci和ESF算法长达12轮和9轮积分区分器。与已有结果相比较,新发现的区分器轮数是目前最好的。3.给出GRANULE算法12轮的基于可分性质的的积分分析。通过选取特定的8轮区分器,并在此基础上向后增加4轮,提出了12轮GRANULE算法的密钥恢复攻击方案。该分析所需时间复杂度约为2^58.17,数据复杂度约为2^62.17个选择明文。与已有攻击方法相比较,新攻击在轮数和攻击复杂度方面均是最优的。