基于密文特征的密码算法识别研究

发布时间：2023-06-16 21:26

　　随着计算机和通信技术的发展,大量数据通过公共互联网传输,人们对于信息安全的关注度日益提高。密码算法是信息安全中不可或缺的要素,其安全性直接影响到数据传输、存储、身份认证等环节。分析与识别保密系统所采用的密码算法,对于评估信息系统安全性、密码分析和攻击、非法通信监控、恶意代码识别等有着重要的理论意义。同时,抵抗加密算法识别的能力也可作为衡量密码算法安全性的一种指标,为密码算法设计提供一定的参考。本论文基于唯密文条件,对密码算法识别的工作展开研究。分析了特征提取、分类器训练、特征选择和算法识别等过程的关键技术。论文取得的主要成果如下:(1)针对AES、TDES、Camellia等11种现代密码算法,以实际文件作为明文,使用ECB和CBC模式生成了不同算法以及不同密钥的密文。通过随机性检测、熵值计算、傅立叶变换等方法,实现了密文特征的提取;并以随机序列为基准,分析了不同密码算法和工作模式所产生的密文特征分布。(2)使用支持向量机对密码算法进行识别,二分类精度最高可达70%,11分类识别正确率为30.5%。识别效果显著优于二分类50%以及11分类9.09%的随机猜测正确率。(3)将集成学习的方...

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 密码算法识别的研究背景与意义
    1.2 密码算法识别研究现状
    1.3 论文的研究内容与主要工作
第二章 密码学概述
    2.1 现代密码算法
        2.1.1 分组密码
        2.1.2 流密码
        2.1.3 密码算法介绍
        2.1.4 分组密码的工作模式
    2.2 密码分析
        2.2.1 密码分析攻击的类型
    2.3 本章小结
第三章 密文特征与提取实现
    3.1 随机性检测方法
        3.1.1 统计检验基础
        3.1.2 随机性检测方法
    3.2 其他特征设计
        3.2.1 熵特征
        3.2.2 频域特征
    3.3 密文特征提取算法实现
    3.4 特征评估
    3.5 本章小结
第四章 密码算法识别结果与分析
    4.1 数据预处理
        4.1.1 实验环境
        4.1.2 特征标准化
    4.2 基于支持向量机的密码算法识别模型研究
        4.2.1 评价标准
        4.2.2 二分类识别测试
        4.2.3 多分类识别测试
    4.3 基于集成学习的密码算法识别模型研究
        4.3.1 决策树识别测试
        4.3.2 随机森林识别测试
        4.3.3 梯度提升决策树识别测试
    4.4 识别效果影响因素分析
        4.4.1 密文特征对识别精度的影响
        4.4.2 密钥和加密模式对识别精度的影响
        4.4.3 密文长度对识别精度的影响
    4.5 本章小结
第五章 总结
    5.1 全文总结
    5.2 不足与展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3834013