S盒优化算法设计

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现代分组密码的研究始于20世纪70年代中期,至今已有30余年历史,这期间人们在这一研究领域已经取得了丰硕的研究成果。分组密码的设计与分析是两个既相互对立又相互依存的研究方向,正是由于这种对立促进了分组密码的飞速发展。而S盒是许多分组密码算法中的唯一非线性部件,它的密码强度决定了整个分组密码算法的安全强度,因此,设计S盒就成了设计分组密码算法的核心任务。并行与分布计算技术是实现高性能计算的重要技术途径。高性能计算机技术是现代科学研究、工程技术开发和大规模数据处理的关键支撑技术。围绕着并行与分布计算在S盒的设计中的应用,本论文主要研究了以下几个方面的内容。1、首先对DES、AES等算法中的S盒的构造机制进行回顾,同时分析各算法中S盒的密码性能并介绍一些常用的密码分析方法,接着介绍了几种不同输入输出的S盒的构造方法。2、本文提出了基于主从式并行遗传算法的S盒优化算法。针对传统遗传算法优化高阶S盒中适应度评价值计算量相对大的问题,利用C+MPI并行编程环境结合主从式并行遗传算法框架来改进传统串行遗传算法。利用遗传算法构造S盒属于随机构造方法(亦可称为S盒的演化设计)。遗传算法的基本思想是基于Darwin进化论和Mendel的遗传学说的。Darwin进化论最重要的是适者生存原理。Mendel遗传学说最重要的是基因遗传原理。经过存优去劣的自然淘汰,适应性高的基因结构得以保存下来。基于并行算法的实验结果表明,运用此算法在优化6阶、8阶的双射S盒时,只有在优化8阶的情况下能得到更好的加速比,从而验证了主从模式在解决适应度评价值计算量大的问题时,可达到接近线性的加速比。3、本文提出了基于膜计算的分布式S盒优化算法。此算法能够对多种群进行搜索,膜计算是自然计算的一个分支,其是基于生物中的活细胞、组织等结构中抽象出来的计算概念和模型并用于实际的计算中。作为处理分布、并行的计算模型且其能够处理上述计算模型中抽象对象的多重集合。基于该方法,最终获得了一批能够有效抵抗线性密码分析和差分密码分析的S盒。
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