NBC算法

NBC算法是一种广义Feistel结构的分组密码算法,支持128/128比特、128/256比特和256/256比特三种分组和密钥尺寸.非线性部分采用16比特的S盒,该S盒基于16级非线性反馈移位寄存器迭代构造,具有很低的硬件实现成本.密钥扩展算法也采用类似的基于字的16级非线性反馈移位寄存器.算法能够抵抗差分、线性、不可能差分、零相关线性、积分等主要密码分析方法,具有足够的安全冗余.

SMS4-like结构以及NBC算法的量子算法攻击研究

本文利用Simon量子算法和Grover搜索算法首次给出对SMS4-like结构,和作为改进的第二类广义Feistel结构的代表算法之一的NBC算法的量子算法攻击.对SMS4给出6轮量子区分器,进行10轮量子密钥恢复攻击;首次对SMS4-like结构给出(2d-2)轮量子区分器,进行(3d-2)轮量子密钥恢复攻击.对NBC-128给出6轮量子区分器,进行11轮量子密钥恢复攻击;对NBC-256给出10轮量子区分器,进行16轮量子密钥恢复攻击.

NBC分组密码算法的FPGA高速实现

NBC算法采用改进的第二类广义Feistel结构,硬件成本低、便于侧信道防护.在现场可编程门阵列上实现NBC算法,采用流水线技术提高NBC的运行频率、采用有限状态机技术提高NBC的运行稳定性、采用分时钟输入数据的方法提供整个硬件系统的复用性,减少了现场可编程门阵列输入端口的占用量.仿真结果表明,方法得到了综合速度快(<40 s)、占用逻辑资源块少(<859)、系统运行频率高(>245.58 MHz)的高速电路.

基于改进NBCS的遥感图像特征点匹配算法

特征点匹配是遥感图像配准中的重要环节,但传统的特征点匹配方法存在同名点一对多或者匹配的同名点定位不准确的问题,进而影响匹配精度。针对此问题,在归一化重心坐标系NBCS匹配算法的基础上,在已完成的NBCS特征匹配后进行迭代计算剔除误差过大的同名点对和选择邻域定位更为准确的特征点,经图像特征匹配实验验证,改进算法实现了特征点的准确匹配,提高了匹配精度。

改进的精英遗传算法及其在特征选择中的应用

结合精英遗传算法"优胜"和稳态遗传算法"劣汰"的优点,提出一种先全局大范围搜索后局部重点搜索的分级遗传算法并用于心电信号的特征选择。针对传统遗传算法易陷入局部极小的问题,提出新的存优去劣扩空间选择算子,使种群中的优良个体保持到下一代,且能淘汰劣质个体,加入新的个体,保证算法可以在全空间搜索;引入拼接算子和切断算子在局部空间搜索,解决了遗传算法收敛速度慢的问题。以朴素贝叶斯分类器分类性能作为特征子集评价标准,在MIT-BIH数据库上的实验结果表明,算法得到的特征子集具有良好的分类性能。