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Lai-Massey结构伪随机特性研究
郭瑞, 金晨辉
2014, 36(4): 828-833. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00870  刊出日期:2014-04-19
关键词: 分组密码, 伪随机特性, 超伪随机特性, Lai-Massey结构, 正形置换
该文深入研究了Lai-Massey结构的伪随机特性。首先,证明了基于仿射几乎正形置换设计的3轮Lai- Massey模型并不具有伪随机特性,给出了Lai-Massey结构设计者所得结论的一个反例。其次,证明了双射为任意正形置换时,至少3轮Lai-Massey结构才具有伪随机特性;证明了双射为仿射正形置换时,至少4轮的Lai-Massey结构才具有超伪随机特性。结论表明,为构造伪随机特性更好的Lai-Massey结构实例,双射最好设计为非线性的正形置换或几乎正形置换。
基于仿射非正型变换的Lai-Massey模型的密码学缺陷
付立仕, 金晨辉
2013, 35(10): 2536-2540. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01574  刊出日期:2013-10-19
关键词: 密码学, 有限交换群, 差分分析, 线性分析, Lai-Massey模型, 正型置换
Vaudenay(1999)从伪随机性的角度出发,证明了Lai-Massey模型中的变换应设计为正型置换或几乎正型置换。该文从抗差分攻击和线性攻击的角度重新考察了Lai-Massey模型双射的设计问题。证明了基于任意有限交换群设计的Lai-Massey模型,如果变换设计为该群上的仿射变换,则必须为正型置换,否则该算法将分别存在概率为1的差分对应和线性逼近,结论表明仿射的几乎正型置换并不适用于Lai-Massey模型的设计。此外,该文借助有限群的特征标引入了一种新的线性逼近方式,收集和刻画了一般有限交换群上Lai-Massey模型输入和输出的线性逼近关系。
产生MD5碰撞的新的充分条件集
陈士伟, 金晨辉
2009, 31(3): 740-744. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01562  刊出日期:2009-03-19
关键词: 保密通信;MD5;碰撞攻击;充分条件集;冗余性;制约性
Wang Xiaoyun等(2005)给出了MD5能产生碰撞的一个充分条件集,并首次成功对MD5进行了碰撞攻击。Yuto Nakano等(2006)指出上述充分条件集中有16个条件是冗余的,并给出了其中14个条件冗余的原因。Liang Jie和Lai Xuejia(2005)指出Wang Xiaoyun等给出的充分条件集并非总能产生碰撞,并增加新的条件使之总能产生碰撞,同时提出了一个新的碰撞攻击算法。本文证明了Yuto Nakano等给出的16个冗余条件中有两个并不冗余,且Liang Jie和Lai Xuejia增加的新条件中有两个是冗余的,指出Liang Jie和Lai Xuejia的碰撞攻击算法在消息修改时忽视了被修改条件之间的制约性,因而未必总能产生碰撞,本文对此进行了修正,给出新的充分条件集,并通过实验验证了该充分条件集总能产生碰撞。
低轮FOX64算法的零相关-积分分析
郭瑞, 金晨辉
2015, 37(2): 417-422. doi: 10.11999/JEIT140373  刊出日期:2015-02-19
关键词: 密码学, 分组密码, 密码分析, FOX64算法, 零相关-积分分析
FOX系列算法是一类基于Lai-Massey模型设计的分组密码算法。该文首先评估低轮FOX64算法抵抗零相关线性分析的能力,给出4轮FOX64算法的零相关线性区分器。然后,利用零相关线性区分器与积分区分器的关系,首次得到4轮FOX64算法的积分区分器。最后,利用积分区分器分析5, 6, 7, 8轮FOX64算法,攻击的时间复杂度分别约为252.7, 2116.7, 2180.7, 2244.7次加密,数据复杂度为250个选择明文。该文首次给出攻击8轮FOX64/256时间复杂度小于穷举攻击的有效攻击。
基于节点冗余容量动态控制的复杂网络鲁棒性研究
张震, 刘迪洋, 张进, 谢记超
doi: 10.11999/JEIT200185
关键词: 复杂网络, 级联失效, 网络鲁棒性, 节点冗余容量
针对传统级联失效模型中冗余参数固定不变的问题,该文综合考虑节点受攻击程度不同和失效过程中网络拓扑的动态变化,建立了基于节点冗余容量动态控制(DRC)的级联失效模型。通过定义网络相变临界因子$\theta $衡量节点失效引发级联失效的概率,分析了网络鲁棒性与$\theta $之间的相关性,并结合度分布函数详细推导了$\theta $的解析表达式,基于解析表达式提出了两种网络鲁棒性提升策略。仿真结果表明,在模型网络和真实网络中,根据被攻击节点度的不同,通过调整节点初始负载参数$\tau $可以有效提高目标网络的鲁棒性;DRC模型下级联失效传播范围较Motter-Lai(ML)模型显著减小。

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