46、量子抗性密码学的更多方法

量子抗性密码学的更多方法

在当今数字化时代,密码学的重要性不言而喻。随着量子计算的发展,传统的密码算法面临着新的挑战,因此量子抗性密码学成为了研究的热点。本文将介绍几种量子抗性密码学的算法,包括Lamport签名、基于代码的密码学(如McEliece、Niederreiter密码系统)以及超奇异同构密钥交换(SIDH)。

1. Lamport签名

Lamport签名算法由Leslie Lamport于1979年发表,是一种用于数字签名的算法。该算法的主要目的是保证消息的完整性,而不是保密消息内容。例如,当一封电子邮件被签名时,它并不能阻止非预期收件人阅读邮件,但可以让收件人验证邮件的发送者。

1.1 密钥生成
  • 一方使用伪随机数生成器创建256对随机数,每个随机数的大小为256位。
  • 这256对随机数总共约128千字节,作为私钥保存。
  • 对这512个随机数(2 * 256)进行哈希处理,得到512个哈希值,每个哈希值大小为256位,这些哈希值组成公钥,可以与任何需要的人共享。
1.2 签名过程
  • 发送者希望对消息进行签名时,首先对消息进行哈希处理,生成一个256位的哈希值。
  • 对于哈希值中的每一位,如果该位为0,则从私钥对中选择第一个数;如果为1,则选择第二个数。
  • 这样会生成一个由256个256位数字组成的序列,签名大小为64千字节。
  • 与其他签名算法不同的是,Lamport签名是一次性使用的,发送者在使用后会销毁所使用的私钥。
2. 基于代码的密码学

基于代码的密码学是指依赖纠错码的密码系统。随着量子计算的发展,这些算法重新受到关注,因为人们对量子抗性密码学有了更浓厚的兴趣。

2.1 McEliece密码系统

McEliece密码系统以其发明者Robert McEliece命名,于1978年发表,可能是最早被提出的量子抗性算法之一,并且已被证明对Shor算法具有免疫力。

2.1.1 密钥生成
  1. 选择一个线性码C,该线性码有一个生成矩阵G,并且可以导出一个解码算法A,该代码能够纠正t个错误。
  2. 选择一个随机的k × k二进制非奇异矩阵S(非奇异矩阵是可逆的方阵)。
  3. 选择一个随机的n × n置换矩阵P(置换矩阵是每行每列恰好有一个1,其余为0的方阵)。
  4. 计算一个k × n矩阵H,计算公式为H = SGP。

公钥为(H, t),私钥为(SPA)。

2.1.2 加密过程
  • 发送者取一个二进制长度为k的消息m,计算c′ = mH。
  • 生成一个随机的n位向量z,其中恰好包含t个1。
  • 密文c = c′ + z。
2.1.3 解密过程
  1. 计算P的逆矩阵P⁻¹。
  2. 计算d = cP⁻¹。
  3. 使用解码算法A对d进行解码,得到m′。
  4. 原始消息m = m′S⁻¹。

McEliece密码系统最初使用的参数为n = 1024,k = 524,t = 50。最近的密码分析建议使用更大的参数,如N = 2048,k = 1751,t = 27,甚至更大。为了真正抵抗量子计算机,建议使用n = 6960,k = 5413,t = 119或更大的参数,这会产生一个相当大的公钥,大小为8,373,911位。

2.2 Niederreiter密码系统

Niederreiter密码系统由Harald Neiderreiter于1986年开发,是McEliece密码系统的一种变体。其安全性与McEliece相似,但加密过程更快,通常也使用二进制Goppa码。

2.2.1 密钥生成
  1. 选择一个能够纠正t个错误的二进制(n, k)-线性Goppa码G,该代码有一个解码算法A。
  2. 为代码G生成一个(n - k) × n奇偶校验矩阵H。
  3. 选择一个随机的(n - k) × (n - k)二进制非奇异矩阵S。
  4. 选择一个随机的n × n置换矩阵P。
  5. 计算(n - k) × n矩阵Hp = SHP。

公钥为(Hp, t),私钥为(S, H, P)。

2.2.2 加密过程

将消息m作为长度为t的二进制字符串em,密文计算公式为c = Hp em。

2.2.3 解密过程
  1. 计算S⁻¹c。
  2. 使用代码G的解码算法恢复Pmt。
  3. 消息m = P⁻¹PmT。

Niederreiter密码系统还常用于数字签名。

3. 超奇异同构密钥交换(SIDH)

超奇异同构密钥交换全称为超奇异同构Diffie - Hellman密钥交换,是一种较新的算法,于2011年发表。该算法基于椭圆曲线操作,下面先介绍椭圆曲线的相关知识。

3.1 椭圆曲线

椭圆曲线可以用于形成群,因此适用于密码学目的。常见的椭圆曲线群有基于Fp(p为素数)和F2^m的两种。椭圆曲线密码学是基于有限域上椭圆曲线的公钥密码学方法。

椭圆曲线的方程通常为y² = x³ + Ax + B,其操作是加法,因此椭圆曲线形成加法群。对于椭圆曲线上的两个点P和Q,加法规则如下:
- 若P和Q是两个不同的点,且P不是Q的逆,则通过这两点画一条直线,该直线与椭圆曲线相交于另一个点 - R,将 - R关于x轴反射得到点R,P + Q = R。
- 若点P满足yP = 0,则椭圆曲线在P点的切线是垂直的,不与椭圆曲线的其他点相交,此时2P = O(O为无穷远点)。

在Fp域中,计算结果取模p。例如,在F23域中,域由0到22的整数组成,任何操作的结果也在0到22之间。

3.2 SIDH算法

在了解了椭圆曲线的基础知识后,我们来介绍SIDH算法。该算法引入了椭圆曲线的j - 不变量的概念。

椭圆曲线y² = x³ + ax + b的j - 不变量计算公式为:
[j(E)=\frac{1728\times4a^3}{4a^3 + 27b^2}]

当两条曲线是等距的(即存在一个函数在两个群的元素之间建立一一对应,并且该函数尊重给定的群操作)时,它们在封闭域上具有相同的j - 不变量。

在SIDH算法中,还引入了同构(isogeny)的概念。同构是一种代数群的态射,它是满射且具有有限核。

该算法使用Alice和Bob两个角色进行密钥交换,具体步骤如下:

步骤 Alice操作 Bob操作
设置过程 1. 选择一个特定形式的素数
2. 选择一个超奇异椭圆曲线E
3. 确定曲线上的固定点PA, QA
4. 确定PA和QA的阶为(lA)^eA
1. 选择一个特定形式的素数
2. 选择一个超奇异椭圆曲线E
3. 确定曲线上的固定点PB, QB
4. 确定PB和QB的阶为(lB)^eB
密钥交换 1. 生成两个随机整数mA, nA < (lA)^eA
2. 计算RA := mA * (PA) + nA (QA)
3. 创建一个同构映射E -> EA(称为ϕA)和曲线EA
4. 将ϕA应用于PB和QB,得到ϕA PB和ϕA QB
5. 发送EA, ϕA PB, ϕA QB给Bob
1. 生成两个随机整数mB, nB < (lB)^eB
2. 计算RB := mB * (PB) + nB (QB)
3. 创建一个同构映射E -> EB(称为ϕBA)和曲线EB
4. 将ϕB应用于PA和QA,得到ϕB PA和ϕB QA
5. 发送EB, ϕA PB, ϕB QA给Alice
共享密钥生成 1. 计算mA(ϕB (PA)) + nA(ϕB (QA)) = SBA
2. 使用SBA创建同构映射ψBA
3. 使用ψBA创建椭圆曲线EBA
4. 计算EBA的j - 不变量K
1. 计算mB(ϕA (PB)) + nB(ϕA (QB)) = SAB
2. 使用SAB创建同构映射ψAB
3. 使用ψAB创建椭圆曲线EAB
4. 计算EAB的j - 不变量K

通过以上步骤,Alice和Bob可以得到相同的j - 不变量K,作为共享密钥。虽然该算法的数学过程较为复杂,但它是量子计算机抗性密钥交换算法的有力竞争者之一。

下面是SIDH算法的mermaid流程图:

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([设置过程]):::startend --> B(选择素数):::process
    B --> C(选择椭圆曲线E):::process
    C --> D(确定固定点):::process
    D --> E(确定点的阶):::process
    E --> F([密钥交换]):::startend
    F --> G(生成随机整数):::process
    G --> H(计算R):::process
    H --> I(创建同构映射和曲线):::process
    I --> J(应用映射到对方的点):::process
    J --> K(发送信息):::process
    K --> L([共享密钥生成]):::startend
    L --> M(计算S):::process
    M --> N(创建同构映射):::process
    N --> O(创建椭圆曲线):::process
    O --> P(计算j - 不变量K):::process

综上所述,这些量子抗性密码学算法为未来的信息安全提供了新的解决方案。随着量子计算技术的不断发展,这些算法的研究和应用将变得更加重要。

量子抗性密码学的更多方法

4. 算法对比与总结

为了更清晰地了解上述几种量子抗性密码学算法的特点,我们可以通过以下表格进行对比:

算法名称 发明时间 主要用途 安全性基础 密钥大小 运算复杂度 应用场景
Lamport签名 1979年 数字签名 密码学安全的单向函数 私钥约128KB,签名64KB 相对简单,但签名一次性使用 对消息完整性验证要求较高的场景
McEliece密码系统 1978年 加密与解密 解码一般线性码的困难性 公钥较大,如使用大参数时达8,373,911位 中等,部分操作依赖所选线性码 对量子抗性有要求的通信场景
Niederreiter密码系统 1986年 加密、解密与数字签名 与McEliece类似 公钥与私钥大小取决于参数 加密较快,解密与McEliece类似 对加密速度有一定要求的场景
超奇异同构密钥交换(SIDH) 2011年 密钥交换 椭圆曲线相关运算与同构概念 取决于具体参数 较复杂,涉及椭圆曲线和同构运算 量子抗性的密钥交换场景

从表格中可以看出,不同的算法在发明时间、用途、安全性基础、密钥大小、运算复杂度和应用场景等方面都存在差异。开发者可以根据具体的需求和场景选择合适的算法。

5. 应用案例与实践建议
5.1 应用案例
  • 金融行业 :在金融交易中,消息的完整性和安全性至关重要。Lamport签名可以用于对交易信息进行签名,确保交易的真实性和不可抵赖性。同时,McEliece或Niederreiter密码系统可以用于加密敏感的金融数据,防止数据在传输过程中被窃取或篡改。
  • 通信领域 :在量子计算逐渐发展的背景下,超奇异同构密钥交换(SIDH)可以为通信双方提供安全的密钥交换机制,保障通信内容的机密性。
5.2 实践建议
  • 选择合适的算法 :根据具体的应用场景和安全需求,选择合适的量子抗性密码学算法。例如,如果主要需求是数字签名,Lamport签名是一个不错的选择;如果需要进行密钥交换,SIDH可能更合适。
  • 参数选择 :对于一些算法,如McEliece和Niederreiter密码系统,参数的选择会影响算法的安全性和性能。建议根据实际情况选择合适的参数,以平衡安全性和性能。
  • 代码实现与测试 :在实际应用中,需要对算法进行代码实现,并进行充分的测试。可以参考相关的开源代码库,同时进行严格的安全审计和性能测试。
6. 未来发展趋势

随着量子计算技术的不断进步,量子抗性密码学的研究和应用将迎来更多的挑战和机遇。以下是一些可能的未来发展趋势:

  • 算法优化 :现有的量子抗性密码学算法可能会进一步优化,以提高其性能和安全性。例如,对SIDH算法的优化可能会降低其运算复杂度,提高密钥交换的效率。
  • 多算法融合 :为了提高系统的安全性,可能会将多种量子抗性密码学算法进行融合使用。例如,结合Lamport签名和McEliece密码系统,实现更全面的安全保障。
  • 标准化推进 :随着量子抗性密码学的发展,相关的标准和规范将逐渐完善。国际组织和行业协会可能会制定统一的标准,促进量子抗性密码学的广泛应用。
7. 总结

本文介绍了几种量子抗性密码学的算法,包括Lamport签名、基于代码的密码学(McEliece和Niederreiter密码系统)以及超奇异同构密钥交换(SIDH)。这些算法各有特点,为未来的信息安全提供了新的解决方案。

在实际应用中,需要根据具体的需求和场景选择合适的算法,并注意参数的选择和代码的实现与测试。同时,随着量子计算技术的发展,量子抗性密码学的研究和应用将不断推进,为保障信息安全发挥重要作用。

下面是整个量子抗性密码学算法选择的mermaid流程图:

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B{主要用途是什么?}:::decision
    B -->|数字签名| C(Lamport签名):::process
    B -->|加密解密| D{对加密速度要求高吗?}:::decision
    D -->|是| E(Niederreiter密码系统):::process
    D -->|否| F(McEliece密码系统):::process
    B -->|密钥交换| G(超奇异同构密钥交换(SIDH)):::process
    C --> H([结束]):::startend
    E --> H
    F --> H
    G --> H

通过这个流程图,我们可以更直观地根据不同的需求选择合适的量子抗性密码学算法。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用这些算法,为信息安全保驾护航。

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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