33、群体智能技术与COVID - 19社交距离监测模型

群体智能技术与COVID - 19社交距离监测模型

群体智能技术在自动密码分析中的应用

群体智能算法简介

群体智能算法在解决优化问题方面表现出色，常见的有粒子群优化、蚁群优化、萤火虫算法和布谷鸟搜索算法。这些算法不仅能处理各种优化问题，在密码学领域也有广泛应用。

布谷鸟搜索算法原理

布谷鸟搜索算法中，随机选择一个巢，例如第i个巢，利用第i个巢和最优巢通过Lévy飞行生成一个新巢。同时，一小部分最差的巢会被新巢取代。经过多次迭代，算法停止，得到目标函数值较好的解。

密码分析中的适应度函数

在置换密码的自动密码分析中，标准策略是将已知语言统计信息与解密消息的观察n - 元统计信息进行匹配，以此确定候选密钥的成本。适应度函数的输入是候选密钥，用于评估候选密钥的“质量”。

具体步骤如下：
1. 从进化的候选密钥群体中选择一个密钥K。
2. 使用K对已知密文进行解密。
3. 比较解密后密文的n - 元统计信息与已知语言统计信息（如英语语言统计信息）。
4. 通过以下公式计算成本：
- 通用公式：
[Cost_k = \alpha(\sum_{i\in\zeta}|ku_i - du_i|) + \beta(\sum_{i,j\in\zeta}|kb_{i,j} - db_{i,j}|) + \gamma(\sum_{i,j,k\in\zeta}|kt_{i,j,k} - dt_{i,j,k}|)]
- 使用n - 元（n > 1）权重表的公式：
[Cost_k = \sum_{i\in\eta}F_iS_i] </