一种基于跳跃蜘蛛优化算法的S盒优化方法技术

一种基于跳跃蜘蛛优化算法的S盒优化方法，属于信息安全技术领域。S盒是分组密码中关键性组件，决定了分组密码的安全强度，针对如何生成一个性能较优的S盒提出了基于跳跃蜘蛛优化算法的S盒优化算法，主要分为初始化S盒群、S盒优化和S盒提升三个步骤。通过应用两个混沌映射生成一个S盒群，然后基于混沌映射和跳跃蜘蛛优化算法对S盒的指标进行优化，最终可以得到非线性度平均值为110，线性逼近概率为0.1172，差分逼近概率为0.0391，严格雪崩准则相关矩阵平均值为0.5027的最优S盒。则相关矩阵平均值为0.5027的最优S盒。

【技术实现步骤摘要】
一种基于跳跃蜘蛛优化算法的S盒优化方法


[0001]本专利技术属于信息安全
，具体涉及一种基于跳跃蜘蛛优化算法的S盒优化方法。

技术介绍

[0002]S盒作为一个非线性组件在本质上相当于一个替代盒，起到混淆作用，决定了整个分组算法的安全强度。
[0003]S盒的构造方法可以大致分为两种，第一种方法为使用数学方法，例如对数函数和指数函数(SAFER 系列密码的构造方法
[1,2])、有限域上的逆映射(AES[3]的S盒构造方法)以及有限域上的幂函数，使用数学方法生成S盒的数量有限。第二种方法为随机生成构造，例如使用混沌方程或者通过某个特定的密码体系结构来构造S盒(CRYPTON[4]中的S盒就是利用3轮Feistel结构的密码算法来构造的)，可以较为快速地生成S盒，但往往得到的S盒不能达到所需的安全强度，甚至可能出现严重的安全漏洞，所以通常会与优化算法结合生成S盒，如粒子群优化算法[5]、遗传算法[6]、随机重启爬山算法[7]。
[0004]混沌映射具有不可预测性、初值敏感性、遍历性以及随机性，适用于应用在加密领域。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于跳跃蜘蛛优化算法的S盒优化方法，该方法分为以下四步进行实现：第一步，生成100个初始值和控制参数；随机输入一个种子，使用线性同余法生成一个伪随机数，得到的伪随机数作为Tent映射的初值，Tent映射公式如下所示：Tent映射的控制参数取b＝0.8，先迭代200次消除瞬态效应，接着生成200个值组成p
i,j
,i∈{i∈Z|0≤i＜100},j∈{0,1}；p
i,0
和p
i,1
分别作为第i个S盒的初始值和控制参数，并将其按照如下公式：p
i,j
＝Lb
j
+p
i,j
×
(Ub
j
‑
Lb
j
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)处理边界；第二步，生成100个S盒，并计算相应的目标函数值；设置d＝0.6，将p
i,0
和p
i,1
输入STCS映射中迭代生成256个值e
i
，i∈{i∈Z|0≤i≤256}，STCS映射公式如下所示：并对e
i
按照如下公式：进行离散化，从而获得256个伪随机整数La
i
；其次将S盒中的256个位置都标记为0，然后逐个将La
i
的值输入如下公式中：L
i
＝La
i
modB
i
,i∈[0,256)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)得到L
i
的值；其中B
i
代表S盒中标记为0的位置的个数；接下来，找到S盒中第L
i
个标记为0的位置S
i
，将此处的位置标记为1；直到所有La
i
的值都处理完毕，得到的所有S
i
构成了S盒，并满足双射特性；按照同样的步骤处理所有的p
i,j
,i∈{i∈Z|0≤i＜100},j∈{0,1}，最终得到100个初始...

【专利技术属性】
技术研发人员：佟晓筠，苏煜粤，张淼，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学威海，
类型：发明
国别省市：