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序列密码（又称流密码）技术作为密码学领域的核心技术之一，是一类重要的对称密码体制，其核心优势在于，它每次仅对于明文字符集（通常是二进制数）进行单字符的加密变换和解密变换，具有算法简单、速率快、误差传播较小等优势。传统的序列密码生成方法中，有的往往是利用一个短的密钥种子来产生一个长的周期序列，或是在产生序列密码时只考虑单个约束条件而忽视其他随机性检验校准，这样生成的序列密码，难以实现真正意义上的随机序列，而仅仅是满足部分随机性指标的序列。针对这种问题，本论文建立序列密码生成多目标优化问题，提出了一种能尽量满足多个随机性指标的多目标差分演化序列密码生成算法（DEMOSEP），主要研究了如下三个方面的内容：(1)研究了序列密码技术的基本理论基础，论述了序列密码的几种经典算法，包括RC4算法、A5算法、SEAL算法等，阐述了算法的相关原理图，同时分析了这些算法的优缺点，并论述了时下流行的两种序列密码产生方法：基于混沌的序列密码算法和基于智能计算的序列密码算法。(2)针对传统序列密码生成方法仅仅是考虑单个随机性指标的缺点，建立了序列密码生成多目标优化问题，提出了一种基于多目标差分演化的序列密码生成算法（DEMOSEP），该算法将评价序列随机性的3个指标作为多目标优化的3个目标函数，同时利用差分演化算法的高效且全局搜索能力的演化算子，并融合快速非支配排序和拥挤距离的选择机制，智能地演化出尽可能满足这3个序列随机性的序列密码。实验结果表明，DEMOSEP算法产生的序列密码能够较好地通过各项随机性检验，相比传统演化算法生成的序列，具有更高的随机性和安全性，并具有一定的实用性。(3)研究了DEMOSEP算法中的参数设置，对演化计算中杂交概率和变异概率这两个非常关键的控制参数进行了分析，通过实验研究获得了比较合适的参数，使DEMOSEP算法能够表现出更好的性能。