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基于特征分布函数的分组密码算法差异性分析
文献摘要：
基于密文的密码体制识别是分组密码分析领域的重要研究方向之一,也是实际背景下展开密码分析的前提保证.建立高效准确的密码体制识别方案,能够为破译密文及恢复密钥提供正确的指导等.以机器学习方法中的特征工程和统计学中的特征分布函数相似度指标为手段和研究方法,证明了在随机情况下一种SPN结构与一种Feistel结构之间存在密文特征分布上的差异性,并加以应用.提出在一般随机条件下区分两种不同结构密码算法的依据与方法,即提取密文相关特征并拟合其分布函数及计算相似度指标的方法,解决了在随机密钥的条件下如何寻找两种不同结构类型密码算法的差异之处.将统计学方法与密码学问题结合起来,为解决随机密钥下唯密文加密算法识别问题提供新的思路.
文献关键词：
分组密码;密码识别;特征分布函数;相似度指标;轻量级分组密码算法;标准密码算法
中图分类号：
作者姓名：
夏锐琪;任炯炯;陈少真
作者机构：
信息工程大学,河南郑州450001
文献出处：
引用格式：
[1]夏锐琪;任炯炯;陈少真-.基于特征分布函数的分组密码算法差异性分析)[J].信息工程大学学报,2022(03):359-365,372
A类：
特征分布函数,标准密码算法
B类：
差异性分析,密文,密码分析,破译,密钥,机器学习方法,特征工程,相似度指标,SPN,Feistel,下区,机密,结构类型,统计学方法,密码学,加密算法,算法识别,密码识别,轻量级分组密码算法
AB值：
0.241352
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