16、信息论密码学：生态系统、应用与未来展望-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/grafana6viz/article/details/151743091

信息论密码学：生态系统、应用与未来展望

1. 信息论密码学的生态系统

信息论密码学的生态系统包含多个方面，涉及不同的应用领域、使能因素和内容类型。

1.1 应用领域

基于密码学的隐私保护 ：熵在隐私研究中发挥了重要作用。例如，Rényi熵和inf - 谱熵被用于隐私放大的非渐近分析，研究者通过比较现有边界，提出基于插值的方法来获得新的边界。同时，从α - 互信息的角度研究传统和差分隐私，提出统一框架分析不同隐私方案中统计安全和互信息安全的关系。在线性分布式控制系统中，通过添加拉普拉斯噪声实现差分隐私，并计算私有数据无偏估计的熵的下界。
隐写术与隐写分析 ：完美安全的隐写术充分利用熵分析，使隐藏文本后的载体文本保持统计分布，从而使隐写文本与载体文本在统计上不可区分。研究者利用图像块的熵定义新的失真度量，基于解码图像的局部熵分布实现图像隐写的盲解码。此外，载体图像与有效负载的相关性可减少隐藏消息所需的比特数，还有基于块熵调整数据嵌入率的可变率图像隐写方法。同时，也有对熵在隐写分析中应用的研究。
用户/设备认证 ：熵在用户/设备认证领域用于设计和评估。如在生物特征用户认证系统的信任评估、图像加密、认证和压缩系统设计中发挥作用，还对不同熵度量在脑电图（EEG）信号认证中的应用进行了比较研究。
数字签名 ：熵在数字签名研究中频繁被使用。例如，研究公开认证低熵数据或随时间略有变化的数据的问题，在代理签名、盲签名和签密等研究中也运用了熵及相关概念。
秘密共享 ：秘密共享是将秘密分割成份额并分发给参与者，只有收集到预定数量的份额才能恢复秘密。例如，Shamir的(k, n)秘密共享方案，通过构建多项式将秘密s分发给n个参与者，k个参与者可通过插值方法重建秘密。此外，还有无需记忆秘密份额的恢复方法，以及利用熵设计更通用的秘密共享系统。

1.2 应用场景

熵设计、实现和评估的密码系统和方案应用于多种平台和环境，如雾计算物联网。其中，区块链和加密货币尤为重要。研究探讨了利用区块链和比特币的不可预测性作为随机源，但发现生成的随机数可被对手操纵。同时，引入了评估公共区块链的指标并使用熵进行排名，还提出了基于熵量化区块链去中心化程度的方法。

1.3 使能因素

密码原语 ：
- 随机数生成算法 ：熵被视为随机度的度量。伪随机数生成器（PRNGs）输出的熵依赖于种子的熵，研究者提出从程序执行时间或混沌函数中获取熵来增加种子熵的方法。近年来，熵用于改进基于混沌的随机数生成器和图像加密的随机性测试，同时需要检测和纠正真随机数生成器（TRNGs）中的偏差变化。
- 哈希函数和算法 ：具有最大条件熵的哈希函数用于解决近似最近邻问题，研究者提出基于熵的新型哈希映射函数来改善局部敏感哈希（LSH）的分布问题。最大熵哈希函数还应用于分组分类等领域，研究了图熵在完美哈希中的作用，计算了完美哈希函数族大小的图熵边界。此外，还利用量子熵分布的模糊哈希方法构建生物特征认证算法，结合熵测量和改进技术与感知哈希进行基于内容的视频检索中的关键帧提取，以及利用熵减少布局数据结合无损压缩和密码哈希管理知识产权。
密码硬件 ：
- 硬件随机数生成器（RNGs） ：研究了全熵TRNGs的CMOS实现，提出具有双熵核的TRNGs的CMOS架构，考察了不同的熵源，如MRAMs、β放射性同位素、自定时环中事件传播的抖动或热现象等。硬件实现还依赖于FPGA或片上系统（SoC）设备，同时考虑了功耗等目标。
- 物理不可克隆函数（PUFs） ：PUFs利用设备、波或材料的不可克隆特性生成随机和/或唯一信号，用于随机数生成和消息/设备认证。熵分析在PUF的实现研究中出现，如建立最小熵与PUF随机性的联系，评估PUF的随机性和非线性，计算PUF熵的上界和条件最小熵的边界，研究PUF在密钥生成中的熵损失以及将PUF用作熵泵。

1.4 内容类型

信息论密码学可对多种内容类型进行加密，包括图像、视频和音频。

以下是信息论密码学生态系统的示意图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(信息论密码学):::process --> B(应用领域):::process
    A --> C(使能因素):::process
    A --> D(内容类型):::process

    B --> B1(基于密码学的隐私保护):::process
    B --> B2(隐写术与隐写分析):::process
    B --> B3(用户/设备认证):::process
    B --> B4(数字签名):::process
    B --> B5(秘密共享):::process

    C --> C1(密码原语):::process
    C --> C2(密码硬件):::process
    C1 --> C11(随机数生成算法):::process
    C1 --> C12(哈希函数和算法):::process
    C2 --> C21(硬件随机数生成器):::process
    C2 --> C22(物理不可克隆函数):::process

    D --> D1(图像):::process
    D --> D2(视频):::process
    D --> D3(音频):::process

2. 信息论密码学的未来展望

2.1 未来研究趋势

预计未来信息论密码学的研究将主要集中在量子启发的信息论真随机数生成上，原因如下：
- 真随机数生成 ：现代密码学高度依赖随机数提取和真随机数生成，物理不可克隆函数（PUFs）就是为此目的设计的设备。
- 信息论随机数生成 ：熵在近期的真随机数生成研究中起着重要作用，随着硬件技术的进步，现在可以构建高熵的真随机数生成器。
- 量子信息理论 ：近年来，量子信息理论和量子启发的信息理论受到关注，量子信息理论在量子密码学和量子复杂网络等领域有应用，量子熵等概念在量子密码学中频繁使用，并用于设计量子密码硬件。
- 量子启发的密码学 ：量子计算是未来的计算技术，量子密码学是量子计算领域的一个趋势，量子启发的密码学也受到关注。
- 量子随机数生成 ：量子随机数生成在量子密码学中有多种应用，不同的实现方法被提出，量子熵在量子随机数生成器的设计和评估中得到应用，量子随机提取也成为研究焦点。

2.2 研究趋势示意图

当前信息论密码学中，信息论真随机数生成是一个趋势，未来每个当前趋势在量子空间都将有对应的发展。以下是当前趋势和未来路线图的说明：

阶段	描述
当前趋势	信息论真随机数生成是热点，如图中用“P”符号突出显示的区域
未来路线图	信息论密码学的每个当前趋势在量子空间都将有对应发展

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(当前趋势):::process --> B(信息论真随机数生成):::process
    A --> C(其他趋势):::process
    B --> D(量子空间对应趋势):::process
    C --> E(量子空间对应趋势):::process

2.3 密码学与AI、量子计算的融合

密码学、人工智能（AI）和量子计算预计将以多种方式融合：
- AI可用于改进量子密码学。
- 量子计算可用于改进AI辅助的密码学。
- 量子启发的AI（QiAI）可用于构建密码系统。
- AI可用于处理量子支持的加密数据。
- 量子计算可用于处理AI辅助的加密数据。

综上所述，信息论密码学在当前有着广泛的应用和研究，未来将朝着量子启发的方向发展，并且与AI和量子计算的融合将带来更多的可能性和挑战。

3. 密码学与AI的相互影响及发展阶段

3.1 AI对密码学的影响及AIIC发展阶段

AI对密码学产生了深远影响，推动了AI影响下的密码学（AIIC）的发展，其经历了以下五个阶段：
- AI - 无感知密码学（AIUC） ：在这个阶段，密码系统未考虑AI的影响，按照传统方式设计和运行。
- AI - 弹性密码学（AIRC） ：密码系统开始意识到AI可能带来的攻击，逐渐具备抵御AI攻击的能力。
- AI - 增强密码学（AIBC） ：利用AI的能力来增强密码系统的安全性和性能，例如使用AI算法优化加密过程。
- AI - 辅助密码学（AIAC） ：AI成为密码系统的辅助工具，在不同的安全场景和内部模块中发挥作用。
- AI - 嵌入式密码学（AIEC） ：AI深度嵌入到密码系统中，成为密码系统不可或缺的一部分，全面提升密码系统的各方面能力。

以下是AIIC发展阶段的表格总结：
| 阶段 | 特点 |
| ---- | ---- |
| AIUC | 未考虑AI影响，传统设计运行 |
| AIRC | 具备抵御AI攻击能力 |
| AIBC | 利用AI增强安全性和性能 |
| AIAC | AI作为辅助工具应用于多场景和模块 |
| AIEC | AI深度嵌入密码系统 |

3.2 密码学对AI的影响及CIAI发展阶段

密码学同样对AI产生了重要影响，促使了密码影响下的AI（CIAI）的演变，其发展经历了五个阶段：
- 密码 - 敏感AI（CSAI） ：AI开始对加密数据有感知，能够检测到加密数据的存在。
- 密码 - 适应AI（CAAI） ：AI逐渐适应处理加密数据，能够在一定程度上对加密数据进行操作。
- 密码 - 友好AI（CFAI） ：AI与密码学友好协作，能够更好地处理加密数据和利用加密技术。
- 密码 - 启用AI（CEAI） ：密码学为AI提供了更多的功能和能力，使AI能够在加密环境中更高效地运行。
- 密码 - 保护AI（CPAI） ：加密技术全面保护AI系统，确保AI数据和模型的安全性。

以下是CIAI发展阶段的表格总结：
| 阶段 | 特点 |
| ---- | ---- |
| CSAI | 感知加密数据 |
| CAAI | 适应处理加密数据 |
| CFAI | 与密码学友好协作 |
| CEAI | 借助密码学获得更多能力 |
| CPAI | 受加密技术全面保护 |

3.3 密码学与AI的协同进化及拓展

AIIC和CIAI的发展表明密码学和AI之间存在协同进化的过程。随着量子计算的发展，这种协同进化将进一步拓展到密码 - AI - 量子的三元关系中。量子计算对密码学和AI都将产生影响，一方面影响AI形成量子启发的AI（QiAI），另一方面QiAI又会对密码学产生作用。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(AI):::process --> B(AIIC):::process
    B --> B1(AIUC):::process
    B --> B2(AIRC):::process
    B --> B3(AIBC):::process
    B --> B4(AIAC):::process
    B --> B5(AIEC):::process

    C(密码学):::process --> D(CIAI):::process
    D --> D1(CSAI):::process
    D --> D2(CAAI):::process
    D --> D3(CFAI):::process
    D --> D4(CEAI):::process
    D --> D5(CPAI):::process

    E(量子计算):::process --> F(QiAI):::process
    F --> G(对密码学影响):::process

4. 案例研究：混沌图像加密与信息论密码学

4.1 混沌图像加密

混沌图像加密是一个重要的研究领域，目前存在多个方面的研究挑战：
- 混沌方面 ：包括不同混沌域、源和维度的选择。例如，在不同的混沌模型中进行选择，以及确定合适的混沌源和维度。
- 图像方面 ：涉及图像的特征和处理方式，如如何更好地利用图像的纹理、颜色等特征进行加密。
- 加密方面 ：包括块密码和流密码的选择，以及对称和非对称密码学的选择。例如，需要考虑不同加密方式的安全性和效率。

当前的研究趋势集中在混沌神经网络和混沌神经图像加密等方面，表明对AI和神经网络的关注。而预测的趋势则倾向于量子启发的AI（QiAI），未来混沌图像加密可能会在QiAI的影响下有新的发展。

4.2 信息论密码学

信息论密码学作为另一个案例研究，构建了生态系统和生命周期。其生态系统涵盖应用领域、使能因素和内容类型等多个方面，如前文所述。在未来，信息论密码学预计将聚焦于量子启发的信息论真随机数生成，这与量子计算和AI的发展密切相关。

以下是混沌图像加密和信息论密码学的对比表格：
| 研究领域 | 研究挑战 | 当前趋势 | 预测趋势 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 混沌图像加密 | 混沌、图像、加密方面的选择 | 混沌神经网络、混沌神经图像加密 | QiAI |
| 信息论密码学 | 无 | 信息论真随机数生成 | 量子启发的信息论真随机数生成 |

综上所述，密码学、AI和量子计算的融合是未来的发展趋势。无论是在信息论密码学的生态系统和应用中，还是在混沌图像加密等具体研究领域，都能看到它们相互影响和协同发展的迹象。未来，随着技术的不断进步，这种融合将带来更多的创新和挑战，值得持续关注和深入研究。