【摘 要】
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密码体制识别是进一步开展密码分析的基础,也是区分攻击的一个重要方面。对Grain-128密码体制的识别进行研究,首先提取多种密文特征,随后基于随机森林算法构建密码体制识别分
【机 构】
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数学工程与先进计算国家重点实验室,信息保障技术重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发项目资助(2016YFE0100600)
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密码体制识别是进一步开展密码分析的基础,也是区分攻击的一个重要方面。对Grain-128密码体制的识别进行研究,首先提取多种密文特征,随后基于随机森林算法构建密码体制识别分类器,对Grain-128与其他11种密码体制进行两两识别。实验结果表明,基于随机性测试的密文特征识别性能优于现有的密文特征,其平均识别准确率最高可达到81%,与现有密文特征相比,识别准确率提高10%以上。t-SNE算法在保持识别准确率前提下,降低了部分特征的维数,提高了数据效用。
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