【摘 要】
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树形奇偶机(TPM)之间的相互同步学习能够用于实现密钥交换方案,方案的安全性取决于树形奇偶机的结构参数。为了得到使得密钥交换方案安全性高且计算量小的参数,该文提出基于树形奇偶机的密钥交换优化方案。首先,定义向量化的学习规则,提高树形奇偶机同步学习的时间效率。其次,改进针对树形奇偶机同步学习的合作攻击算法,使其能够自适应参数的变化。最后,通过仿真实验对方案进行了效率和安全性测试。实验结果表明,树形奇
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572521),武警工程大学科研创新团队科学基金(KYTD201805),陕西省自然科学基础研究计划(2021-JM252)。
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树形奇偶机(TPM)之间的相互同步学习能够用于实现密钥交换方案,方案的安全性取决于树形奇偶机的结构参数。为了得到使得密钥交换方案安全性高且计算量小的参数,该文提出基于树形奇偶机的密钥交换优化方案。首先,定义向量化的学习规则,提高树形奇偶机同步学习的时间效率。其次,改进针对树形奇偶机同步学习的合作攻击算法,使其能够自适应参数的变化。最后,通过仿真实验对方案进行了效率和安全性测试。实验结果表明,树形奇偶机的向量化能使同步时间减少约90%,但不会减少同步所需的步数,即不影响方案的安全性。在可用于生成512
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