54、并行化Camellia和SMS4分组密码

并行化Camellia与SMS4密码

并行化Camellia和SMS4分组密码

1. 引言
1.1 背景与动机

分组密码结构的两个重要安全属性是低差分和线性概率边界,用于抵御差分和线性密码分析。若n元GF - NLFSR结构每一轮的非线性函数的差分/线性概率为p,那么任意n轮的“真实”差分/线性概率为p²。不过,这一结果仅适用于具有良好可证明差分/线性概率的非线性函数。

一种选择是使用S盒,但如果非线性函数接收32位输入,这样大小的S盒在硬件逻辑门实现或内存查找表实现上都不可行。其他选择包括构建SDS(替换 - 扩散 - 替换)结构、使用Feistel结构或嵌套Feistel结构作为非线性函数,因为这些结构的差分和线性概率有可证明的边界。

然而,这些非线性函数过于复杂,不适合实现空间和速度效率。因此,通常采用替换 - 扩散结构作为非线性函数,这种结构在文献中通常被称为替换置换网络(SPN)。许多使用SPN结构作为Feistel和广义Feistel结构的非线性函数的实现例子存在,如DES、Camellia、SMS4和Clefia等。

基于这些考虑,我们希望研究当非线性函数为SPN结构时,n元GF - NLFSR结构的实际差分和线性概率边界。作为应用,我们希望并行化一些上述密码,将(广义)Feistel结构替换为可并行化的GF - NLFSR结构,同时保持内部组件(如S盒和线性扩散)不变,这将使加密速度提高n倍。Camellia和SMS4密码是两个有并行化潜力的候选者。

1.2 相关工作

为了分析分组密码对差分和线性密码分析的抵抗能力,我们需要对固定轮数的任何差分/线性特征路径中的活动S盒(对差分/线性概率有贡献的S盒)数量进行下界估

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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