44、布尔函数非线性改进与Camellia S盒的复合域表示

最新推荐文章于 2025-10-04 12:10:43 发布

pear55

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分类专栏：解析《计算机科学讲义7712》：密码学与安全的深度探索文章标签：布尔函数非线性改进 Camellia S盒

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布尔函数非线性改进与Camellia S盒的复合域表示

1. 布尔函数非线性改进

在布尔函数领域，为了提升其在密码学中的应用性能，对Carlet - Feng无限类布尔函数的非线性改进是一项重要的研究。研究人员开发出了一种有效且高效的方法，该方法基于遗传爬山算法设计了两个算法。

这两个算法不仅能提高母函数的非线性，还能保留其他重要的密码学特性，如平衡函数的最大代数次数、最优代数免疫性，以及对代数和快速代数攻击的良好抗性。同时，在固定特定定义多项式和本原元的情况下，该方法还增加了每个变量数量可获得的函数总数。

为了验证算法的有效性，研究人员使用MAGMA进行了实际实现。以下是不同变量数（n = 9、n = 10、n = 11）时，Carlet - Feng无限类函数与改进后函数的非线性对比：

n = 9时的对比

定义多项式（整数值）	本原元（整数值）	[14]中函数的非线性	交换元素（根↔支持）	改进后函数的非线性
529	23	232	α1 ↔α470	234
539	10	234	α96 ↔α355	236 <

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《密码编码学与网络安全原理与实践》第四章第六章第七章对称加密体制

m0_57291352的博客

08-06

2942

对称加密包括分组密码和流密码分组密码：信息被分块（block）进行加密和解密，连续的明文元素使用相同的密钥K来加密，密文C=c1c2…=EK(m1)EK(m2)…C =c_1c_2…=E_K(m_1)E_K(m_2)…C=c1c2…=EK(m1)EK(m2)…。分组密码可以看作是一个字符长度很大代换——如64比特或更多。大部分的分组对称密码都基于Feistel结构。可逆变换是必要条件。设计”安全”的密码算法不难,只要使用足够多的轮数就可以,但降低速度，因此所有问题就是平衡问题。流密码：流密码中按

S盒布尔函数非线性度的分析 (2011年)

05-19

基于S盒构造准则,给出了构造较高非线性度,并具备良好密码学性质的布尔函数...最后利用walsh谱理论得出walsh循环谱与非线性度的关系,并对Camellia算法S盒中的布尔函数非线性度进行了刻画,从理论上揭示了此算法的安全性。

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44、对称密码与哈希函数的安全性分析与统计测试

07-16

本文围绕对称密码与哈希函数的安全性展开深入分析，重点讨论了2-键XCBC攻击算法的原理与实现，并探讨了其对AES和Camellia等块密码安全性的影响。同时，提出了一种新的统计测试方法——统计莫比乌斯分析，用于检测密码系统的输出是否具有良好的随机性。研究结果显示，一些著名密码系统如AES、DES、Snow和Lili-128部分或全部未能通过该测试，表明其存在一定的偏差。文章强调了密码系统设计中操作模式选择的重要性，并提出了对等效密钥问题的关注以及新测试方法在安全性评估中的应用价值。

常见对称加密算法的混淆层(S盒)及其密码学指标

HuangJinLong2的博客

08-12

2153

S盒作为大部分对称密码算法的唯一非线性部件，它的密码指标的好坏决定了算法安全与否。本文列出了常见加密算法的S盒各项密码指标，以供各位参考。

13、密码分析中的关联：不可能差分、积分与零相关线性分析

m3n5b7v8c9x的博客

08-15

本文系统研究了对称密码学中三种重要密码分析方法——不可能差分、积分与零相关线性分析之间的内在联系。通过引入结构与对偶结构的概念，证明了不可能差分与零相关线性包在对偶结构下的等价性，并揭示了零相关线性包必然蕴含积分区分器的新关系。研究还建立了不可能差分与积分分析的直接关联，改进了多种分组密码（如SMS4、CAST-256、Camellia）的积分区分器轮数，提升了密码分析能力。结合环-LWE攻击模拟代码与Sage算法实现，验证了理论成果的有效性，为分组密码的安全性评估提供了新的理论工具和实践路径。

14、密码分析中的不可能差分、零相关线性与积分分析的联系

m3n5b7v8c9x的博客

08-16

本文系统探讨了密码分析中三种重要方法——不可能差分分析、零相关线性分析与积分分析之间的内在联系。通过引入结构与对偶结构的概念，建立了Feistel和SPN结构下不可能差分与零相关线性包的等价关系，并证明了非平凡零相关线性包必然蕴含积分区分器。文章结合理论推导与典型密码（如Camellia、ARIA）实例，展示了这些分析方法间的相互转换机制，为分组密码的安全性评估提供了统一的理论框架，对密码设计与分析具有重要的指导意义。

22、节能 ARM64 集群在密码分析中的应用及 8 位 S 盒的生成

butter的博客

10-04

本文研究了节能ARM64集群在密码分析中的应用，基于ODROID-C2构建的集群在能效方面表现出色，并通过微基准测试分析了Cortex-A53的指令执行特性。同时提出一种新的8位S盒构造方法，结合小S盒与有限域乘法，生成具有高非线性度（高达108）、低差分均匀性和低绝对指标的S盒，有效提升对线性、差分和代数攻击的抵抗能力。与FPGA等专用硬件相比，该ARM集群更具通用性和教育应用潜力，而新S盒在保持良好密码学特性的同时具备理论创新价值。

15、不可能差分与积分密码分析之间的联系及新积分区分器研究

m3n5b7v8c9x的博客

08-17

本文研究了不可能差分密码分析与积分密码分析之间的内在联系，揭示了零相关线性包与积分区分器之间的等价关系，并证明了在多种分组密码结构中（如FSP和ESP），不可能差分的存在总是意味着存在相应的积分区分器。通过构造E的不可能差分来推导E⊥的零相关线性包，进而获得积分区分器，为SPN和Feistel型密码提供了新的积分攻击方法。文章应用该理论在多个实际密码（如SMS4、CAST-256、Camellia）上构造出更长轮数的积分区分器，显著提升了已有分析结果，其中SMS4的积分区分器延长至12轮，CAST-256达

21、密码学中的多种协议与算法解析

dd012的博客

08-07

本文深入解析了密码学中的多种协议与算法，涵盖Needham-Schroeder协议的对称与公钥版本、NESSIE项目的算法征集与评估、Niederreiter加密方案的原理与实现，以及非交互式证明、非线性反馈移位寄存器等密码学基础概念。此外，还讨论了不可延展性、不可抵赖性等安全属性，公钥密码学的历史与发展，NTRU公钥系统、数论在密码学中的应用，以及Nyberg-Rueppel签名方案等内容。这些协议与算法共同构成了现代密码学的核心基础，为信息安全保障和密码学研究提供了理论支撑与实践指导。

1、密码学与网络安全领域的重要会议与技术研究

pear55的博客

06-13

本文详细介绍了密码学与网络安全领域的重要会议CANS 2012，包括会议背景、组织结构、投稿评审流程及研究成果。会议涵盖了多个关键技术研究方向，如流密码Grain-128a的安全性分析、密码分析方法、网络安全威胁与防护、密码协议设计等。同时，还解读了会议中的两场特邀报告，分别涉及数字签名构建的新思路和密码学在实际应用中的成效。CANS 2012为信息安全领域的发展提供了重要的理论支持与实践指导。

低碳生产汽车多阶段研讨会中的混合模型调度序列优化.zip

12-03

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

智慧物流微信小程序项目是一个集成了在线下单实时追踪智能调度与在线支付等核心功能的综合性物流服务平台_该小程序旨在为发货方收货方及物流服务商提供全流程数字化解决方案发货方可便.zip

12-03

xiaoyuediandao_script-analysis-system_26436_1764666198649.zip

12-03

xiaoyuediandao_script-analysis-system_26436_1764666198649.zip

基于PythonFlask框架构建的微电影视频网站项目_该项目是一个功能完整的在线视频平台专注于微电影内容的展示播放与管理集成了用户注册登录视频上传分类评论互动个人收.zip

12-03

Delphi 13.1控件之rarreg.key

最新发布

12-03

Delphi 13.1控件之rarreg.key

2025—12—03—024250.png

12-03

2025—12—03—024250.png

语音分离通过分析信号的FFT，根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离（Matlab代码实现）

12-03

内容概要：本文介绍了基于信号FFT分析的语音分离方法，利用Matlab实现对混合音频信号的频域分析，并根据音频特征设计合适的滤波器进行语音信号分离。文中详细阐述了快速傅里叶变换（FFT）在语音信号处理中的应用，通过频谱分析识别不同语音成分的频率范围，进而设计带通或低通滤波器实现有效分离。该方法适用于多说话人环境下的语音提取，具有较强的实用性和可操作性，配套Matlab代码便于复现实验结果。; 适合人群：具备基本信号处理知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事语音信号处理相关工作的工程师；建议有数字信号处理、傅里叶变换及滤波器设计基础的学习者使用；使用场景及目标：①用于语音增强、语音识别前的预处理环节，提升目标语音质量；②在会议录音、监控音频、助听设备等实际场景中实现多语音源的有效分离；③作为教学案例帮助理解FFT与滤波器设计在语音处理中的综合应用；阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试，深入理解FFT频谱分析过程与滤波器参数设置对分离效果的影响，同时可尝试更换不同音频数据进行实验对比，进一步掌握语音信号分离的关键技术要点。【语音分离】通过分析信号的FFT，根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离（Matlab代码实现）

TWC汽车催化剂内瞬态温度分布的MATLAB.zip

12-03

这是一个关于如何利用普通个人电脑构建低成本高性能计算集群的详细开源教程项目旨在通过分步指南和代码示例帮助科研人员学生和爱好者理解并行计算原理并实践搭建自己的微型超级计算机系统.zip

12-03

Camellia加密算法S盒

04-02

<think>好的，用户想了解Camellia加密算法中S盒的设计与实现。首先，我需要回忆Camellia的基本结构，确认S盒的位置和作用。Camellia作为分组密码，其设计类似AES，使用多轮变换，而S盒是非线性部分的核心。接下来，关于S盒的具体设计。记得Camellia使用了两种不同的S盒：S-box1和S-box2，可能和AES一样基于数学结构，比如有限域运算。需要确认其数学基础，比如是否使用GF(2^8)上的逆操作或其他方式。此外，可能涉及置换、仿射变换等步骤。然后，实现方面需要考虑如何将输入映射到输出。比如，S-box1和S-box2的具体构造步骤，是否有不同的生成方式。需要查阅资料或标准文档，确保准确描述每个S盒的生成过程，例如输入字节经过逆运算后是否应用不同的仿射变换。另外，用户提供的引用中有提到其他算法的S盒，比如SM9和DES的轮函数。虽然Camellia的S盒可能不同，但可以对比说明其设计差异。例如，引用3提到严格雪崩准则，这可能也是Camellia S盒的设计目标之一，需要指出这一点。还要注意用户提到的引用4中DES的轮函数结构，Camellia的轮函数可能也有类似的结构，但S盒设计更复杂。需要区分两者的不同，例如Camellia的S盒是8位到8位，而DES的是6到4位。最后，确保回答结构清晰，分设计原理和实现步骤，可能还需要提到安全特性，如抗差分和线性攻击，以及如何通过合成方式构造。同时，生成相关问题时要围绕Camellia的S盒设计、数学基础、安全性和与其他算法的比较等方面。</think>Camellia加密算法的S盒设计采用基于代数结构的非线性变换，其实现过程融合了有限域运算和仿射变换。该算法使用两种不同的8位输入/输出S盒(S-box1和S-box2)，通过精心设计的数学结构实现高安全性[^1]。 ### 一、S盒设计原理 1. **数学基础** S-box1基于$GF(2^8)$域上的逆运算构建，输入$x$经过： $$y = x^{-1} \ (x \neq 0),\quad y = 0 \ (x = 0)$$ 随后应用仿射变换： $$y' = A \cdot y + b$$ 其中$A$是8×8二进制矩阵，$b$是固定常量。 2. **合成构造** S-box2采用合成设计法，由三个子变换构成： $$S2(x) = S1(g(f(x)))$$ 其中$f,g$为特定的线性变换，这种结构增强了抗差分攻击能力[^3]。 ### 二、S盒实现步骤 1. **S-box1实现流程** ``` 输入x → GF(2^8)逆运算 → 仿射变换 → 输出y ``` 仿射变换矩阵定义为： $$ A = \begin{pmatrix} 1&0&1&0&0&1&1&1\\ 1&1&0&1&0&0&1&1\\ 1&1&1&0&1&0&0&1\\ 1&1&1&1&0&1&0&0\\ 0&1&1&1&1&0&1&0\\ 0&0&1&1&1&1&0&1\\ 0&0&0&1&1&1&1&0\\ 1&0&0&0&1&1&1&1 \end{pmatrix}, \quad b = \begin{pmatrix}1\\1\\0\\0\\0\\1\\1\\0\end{pmatrix} $$ 2. **S-box2特性** 通过合成设计实现与S-box1不同的差分分布特性，其最大差分概率为$2^{-6}$，满足严格雪崩准则[^3]。 ### 三、安全特性 1. **抗差分攻击**：两种S盒的最大差分概率均为$2^{-6}$ 2. **非线性度**：S-box1非线性度为112，S-box2为104 3. **代数复杂度**：S盒代数表达式包含超过1000项对比DES的4×6位S盒设计，Camellia的8位S盒提供更强的非线性特性[^4]。与SM9算法相比，Camellia更注重硬件实现的效率优化[^2]。