基于遗传算法及其混合算法的S盒设计研究

发布时间：2017-07-04 11:27

  本文关键词：基于遗传算法及其混合算法的S盒设计研究

  更多相关文章： S 盒 非线性度 差分均匀度 混合遗传算法

【摘要】：S盒是分组密码设计过程中的关键组件,在很多分组密码系统中有着广泛的应用。由于S盒满足非线性,并对输入输出比特起到了很好的混淆作用,所以在分组密码研究领域,S盒一直是关注的重点。经过多年发展,S盒的设计有着多种处理方式,但采用传统方法生成S盒有一定困难和局限。智能算法的流行使得密码学家将智能算法应用到设计S盒的过程中,并成为一种优化设计S盒的有效方式。本文探讨了遗传算法及其混合算法在S盒设计过程中的应用方案,主要工作如下:1、将简单遗传算法应用到S盒的优化设计过程中,并对交叉、变异操作进行改进,通过对综合非线性度、差分均匀度和雪崩度的指标作为适应值函数对S盒进行优化,经过不断演化迭代得到密码性能良好的一批S盒。同时,为其他混合算法作为重要比照参考。2、将量子遗传算法应用到S盒的设计过程中,针对S盒这一具体问题,设计出最优种群来加速算法的收敛速度,使用动态的交叉概率和变异概率来防止算法的局部收敛,并预置优异S盒到初始种群观测值中,进而得到一批优化的S盒。实验对其密码性能进行深入比较分析。3、详细探讨免疫遗传算法在S盒设计过程中存在的问题,提出基于疫苗库动态提取S盒疫苗规则的方法,通过免疫算子来调控算法进程,从而使得算法能有策略的演化迭代。最后通过实验数据统计,比较三种算法在S盒的优化设计问题上各自的性能表现,总结其优缺点,并加以分析。
【关键词】：S 盒 非线性度 差分均匀度 混合遗传算法
【学位授予单位】：四川师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN918.1;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-18
• 1.1 研究背景及意义8
• 1.2 密码学基础理论8-10
• 1.3 S盒及其设计原则10-13
• 1.4 国内外研究现状13-16
• 1.4.1 混合遗传算法研究现状13-14
• 1.4.2 S盒设计研究现状14-16
• 1.5 主要的研究内容16-17
• 1.6 论文组织结构17-18
• 2 简单遗传算法设计S盒18-30
• 2.1 简单遗传算法原理18-19
• 2.2 基于简单遗传算法的S盒设计19-25
• 2.2.1 S盒的编码19-20
• 2.2.2 初始种群的产生20-21
• 2.2.3 适应值函数21-22
• 2.2.4 选择操作22-23
• 2.2.5 改进的交叉操作23-24
• 2.2.6 改进的变异操作24-25
• 2.3 参数控制25
• 2.4 实验结果及分析25-28
• 2.5 本章小结28-30
• 3 量子遗传算法设计S盒30-40
• 3.1 量子遗传算法原理30-32
• 3.1.1 量子位30-31
• 3.1.2 量子旋转门31
• 3.1.3 算法流程31-32
• 3.2 基于量子遗传算法的S盒设计32-36
• 3.2.1 量子位编码32-33
• 3.2.2 量子更新策略33-34
• 3.2.3 量子交叉34-35
• 3.2.4 量子变异35
• 3.2.5 对量子遗传算法的改进35-36
• 3.3 实验结果及分析36-39
• 3.4 本章小结39-40
• 4 免疫遗传算法设计S盒40-49
• 4.1 免疫遗传算法原理40-43
• 4.1.1 免疫疫苗41
• 4.1.2 免疫算子41-42
• 4.1.3 算法流程42-43
• 4.2 基于免疫遗传算法的S盒设计43-45
• 4.2.1 提取疫苗与疫苗接种44-45
• 4.2.2 免疫选择45
• 4.3 实验结果及分析45-48
• 4.4 本章小结48-49
• 5 三种算法比较分析49-54
• 5.1 三种算法比较49-52
• 5.2 算法原理分析52-53
• 5.3 本章小结53-54
• 6 总结与展望54-56
• 参考文献56-60
• 致谢60-61
• 在校期间的科研成果61

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本文编号：517634