基于GEP的高非线性度布尔函数研究及其在流密码上的应用

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随着通信技术和网络技术的高速发展和广泛应用,越来越多的信息在网络上传输,信息的安全问题显得愈发重要,密码学理论与技术成为信息科学与技术中的一个重要研究领域。为了设计出安全且高效的流密码系统,本论文提出了一种基于GEP的高非线性度布尔函数并将此方法应用于流密码设计。流密码是现代密码学中的一个重要的研究分支。目前,对非线性组合生成器的研究是流密码设计的重点。非线性组合生成器是由移位寄存器和布尔函数组成,随着各种线性密码分析的提出,布尔函数的非线性日益得到重视。由于GEP继承了遗传算法和遗传程序设计的优点,具有更好的局部搜索性能,所以本论文采用GEP设计高非线性度布尔函数,并将其应用于流密码。其创新点和主要内容归纳如下:1、提出了一种基于GEP的高非线性度布尔函数生成系统。基因表达式程序设计(GEP)采用定长线性字符串作为其基因型,采用表达式树作为其表现型,因而具有比GA和GP更好的局部搜索性能。由于GEP具有较强的局部搜索能力,因此本论文采用GEP能够快速、准确地生成高非线性度布尔函数。2、提出了一种将GEP产生的高非线性度布尔函数用于设计密钥流产生器的方法。密钥流产生器是流密码的核心部分,流密码系统的安全性取决于密钥流产生器的安全性。非线性性是一个重要标准。本论文将GEP产生的高非线性布尔函数运用于密钥流产生器设计,使产生的密钥流具有高随机性。3、将GEP产生的高非线性度布尔函数用于设计密钥流产生器中,使RSA产生器和线性反馈移位寄存器(LFSR)进行结合。RSA密钥流产生器具有很高的安全性,但速度比较慢;而LFSR速度比较快,将两者进行结合,使产生器同时具有RSA的安全性和LFSR的高效性。4、通过仿真实验,设计密钥流产生器并对其进行安全性检验,验证了所产生密钥流的高随机性及产生器的安全性。
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