【摘 要】
：
分组密码作为现代密码学的重要分支之一,被广泛地应用于信息安全领域.分组密码的安全性依赖于其抵抗所有攻击方法的能力,例如差分分析、线性分析、积分攻击等等.本文主要研究分组密码的积分攻击,其核心步骤为搜索密码算法的积分区分器.可分性作为一种广义的积分性质,可以利用混合整数线性规划（Mixed Integer Linear Programming,MILP）和布尔可满足问题（Boolean Satisf
论文部分内容阅读
分组密码作为现代密码学的重要分支之一,被广泛地应用于信息安全领域.分组密码的安全性依赖于其抵抗所有攻击方法的能力,例如差分分析、线性分析、积分攻击等等.本文主要研究分组密码的积分攻击,其核心步骤为搜索密码算法的积分区分器.可分性作为一种广义的积分性质,可以利用混合整数线性规划（Mixed Integer Linear Programming,MILP）和布尔可满足问题（Boolean Satisfiability Problem,SAT）等自动化工具搜索分组密码的积分区分器,其中对应模型的精确程度将影响积分区分器的结果.受启发于线性层的不同实现对可分性传播的影响,本文提出一种基于线性层优化实现刻画可分性传播的新技术.研究表明:利用Paar算法的实现刻画线性层的可分性传播,仅会删除孙玲等人（S方法）的方法引入的无效可分路径,而利用BP和XZ算法的实现刻画可分性的传播,不仅会删除S方法中无效的可分路径,同时会引入新的无效可分路径.鉴于上述三种线性层优化实现各自的特点,我们结合这三种不同的实现刻画线性层的可分性传播,从而删除大量S方法中的无效可分路径.最后,将该方法应用于Midori64、Skinny64、LED和AES密码算法.实验结果表明:该方法均可以得到上述密码算法当前最长轮数的积分区分器,并且Skinny64、LED和AES算法的区分器均比S方法多一轮.尽管该方法对于Midori64算法未能构建比S方法更长轮数的积分区分器,但是该方法的5和6轮区分器均比S方法多3个平衡比特.除此之外,本文的方法可以应用于任意复杂的线性层且约束条件的数量呈线性增加,然而张文英等人（ZR方法）的方法仅限于二元矩阵,胡凯等人（HW方法）方法的约束条件数量呈二次方增加.
其他文献
本文所讨论的k-Hessian是几何分析中的一类重要的方程.特别的,当k=n时,k-Hessian方程就成为了有名的Monge-Ampère方程,它在微分几何和数学物理中都有着重要的应用.此前,关于Neumann边值条件的k-Hessian方程大都是在欧氏空间中考虑的,作为已有结论的推广,本文所考虑的是紧致的具有全脐边界的黎曼流形上的k-Hessian方程的Neumann边值问题.在本文的第一章我
泛化性能是机器学习理论研究的主要内容之一.对于经典的机器学习算法（如支持向量机等）,它们的损失函数通常仅依赖于一个样本.随着大数据时代的到来,机器学习所要处理的任务变得越来越复杂,其损失函数也不再局限于单个样本,而是依赖于成对样本.到目前为止,基于成对损失函数的在线学习算法（简称在线成对学习）泛化性能的研究几乎都是基于数据是独立同分布的假设,而数据为独立同分布的假设无论从理论上,还是实际应用上都是
单叶函数理论是复变函数理论的重要组成部分.单叶函数及其相关课题是复变函数中重要的研究内容之一.本文主要研究了单叶函数几个子类的性质及系数估计.论文主要分为四章,具体内容如下:第一章首先介绍了单叶函数理论的研究背景和研究现状,其次列出了本文研究所需的一些记号、概念及单叶函数的一些相关性质.第二章对单叶函数的三个子类的性质及其系数估计进行了研究,首先给出了函数族C1的定义,并讨论其增长定理、偏差定理、
中国当前的交通运输业发展方向和趋势与中国国民经济的发展速度和发展质量息息相关,这也是其作为经济的先导性产业之一的原因所在.但是,其发展也为社会和环境带来了极大的能源消耗和污染物排放等负面效应.在节能减排政策背景下,本文利用数据包络分析（Data envelopment analysis,DEA）方法来衡量中国交通系统的能源、环境和经济效率,以实现交通运输业可持续性发展的目标,具有重要的现实意义.论
本文主要研究了一类参数化齐次Moran集类与一类向量齐次Moran集类的维数连续性及拟对称等价.首先介绍了分形维数与拟对称映射等相关预备知识,重点介绍了参数化齐次Moran集与向量齐次Moran集的定义.其次,针对参数化齐次Moran集,本文给出了其维数公式,研究了参数化齐次Moran集类的维数连续性与所选间距函数列的关系,证明了当间距函数列满足一定条件时,参数化齐次Moran集类的Hausdor
泛化性能是机器学习理论研究的主要内容之一.已知的对经验风险最小化算法泛化性能研究的主要工作大多是基于数据服从高斯分布或近似服从高斯分布的假设.而金融、计算机网络、保险等领域的数据已被证实并不服从高斯分布或近似服从高斯分布,而是具有重尾分布的特征.在这种情况下,用经验均值可能无法对均值提供可靠的有效的估计.因此,研究重尾分布下的经验风险最小化算法的泛化性能显得至关重要.到目前为止,关于重尾分布下经验
随着人工智能的快速发展,环境感知技术在自动驾驶领域得到了广泛应用。视觉感知是目前发展最快、最具研究前景的环境感知技术之一。SLAM技术作为视觉感知技术的核心,其关键在于视觉里程计。视觉里程计首先需要进行视觉特征点的提取,然后根据特征点计算位姿参数。因此,特征点的提取和位姿参数的估计是实现定位的关键。本文主要围绕特征点的提取和位姿参数估计展开研究,论文的主要研究内容及创新点如下:（1）传统的特征提取
智能驾驶是当前汽车行业争相占领的战略制高点。路面感知技术是智能驾驶领域的重要挑战之一。路面凸起检测是路面感知的核心模块。车辆驶过凸起道路时所产生的颠簸,不仅会影响驾驶的舒适性,还会对汽车本身造成磨损。在复杂的城市交通环境下,若驾驶员忽视了道路凸起问题,没有及时做出正确决策,有可能会导致交通事故。传统的驾驶员自主观察方法已不再适应汽车产业智能化发展的需求。近年来,基于计算机视觉的自动检测方法在智能驾
地毯的拟对称刚性问题的研究目前是拟对称映射的一个热点问题.例如,M.Bonk,B.Kleiner,S.Merenkov证明了复平面C中零测的圆地毯之间拟对称映射是M（?）bius变换的限制.M.Bonk,S.Merenkov证明了标准Sierpinski地毯到自身的拟对称映射是等距映射,此外,他们还研究了C*-柱面中零测的C*-方块地毯的拟对称刚性问题.设C*=C\{0}是去掉原点的复平面,规定其
流密码具有算法简单,加解密速度快等特点,在商业、军事、外交等领域发挥着重要作用.当序列可由较短的子序列唯一确定时,其作为密钥流存在极大风险,因而通过连续子序列恢复整条序列是流密码的重要研究问题之一.Berlekamp-Massey算法表明线性复杂度为l的周期序列可由其连续的2l个比特唯一确定,此时生成序列的l级线性移位寄存器有唯一的反馈函数.然而,对非线性复杂度为m的周期序列,除de Bruijn