基于Feistel-NFSR结构的16比特S盒设计方法

为构造具有强安全性的16比特密码S盒,将Feistel结构和NFSR相结合,设计一种4轮的平衡二分支Feistel-NFSR新结构,任意选取4个AES算法S盒仿射等价获得的8比特S盒作为轮函数,增加结构的可变性;设计2个NFSR组件提高结构的扩散效果;并通过遍历搜索16比特S盒.基于GPU技术实现对16比特S盒的非线性度、差分均匀度的并行计算,提高对所构造S盒的性质的评估效率.测试结果表明,新构造的16比特S盒满足双射性且代数次数达到最优15,非线性度最高为31986,差分均匀度最低为18,信噪比最低为146.423,具有较好的抵御数学攻击和差分能量攻击的能力.

新型非等分Feistel网络数据加密算法

数据加密是对称密码学的重要研究分支,是物联网信息安全的主要技术手段.在数据加密标准(DES)的Feistel网络基础上,提出了一种高效的非等分Feistel网络.基于非等分Feistel网络提出了一种加密算法与解密算法共享的数据密码系统.该数据密码系统采用512比特长的外部密钥,使用混沌系统作为密钥发生器,明文数据和密文数据长度相同,均为512比特.在相同的软硬件条件和Wolfram程序下,提出的数据密码系统的加密与解密速度比DES、密钥长度为256比特的高级加密标准(AES)和SM4算法更快,同时,提出的数据密码算法和3种常用数据加密标准具有同等级别的雪崩效应,系统敏感性指标的相对误差小于0.5%.提出的数据密码算法可用于智能卡身份数据加密和物联网终端低密度数据加密.

两类广义Feistel结构的零和区分器构造

由于Feistel结构具有良好的密码学性质,它的变体——许多广义Feistel结构也成为密码算法设计者乐于选择的对象,其中由郑玉良等人设计的type-2和type-3广义Feistel结构被许多分组密码算法和密码杂凑函数所采用.所以,对这两种广义Feistel结构进行安全性分析非常必要.伪随机性是一个结构的重要安全性指标,而自2007年Knudsen和Rijmen提出了"已知密钥区分器"开始,利用构造已知密钥区分器来分析算法与结构的伪随机性逐步成为人们常用的手段.本文对type-2和type-3广义Feistel结构的积分性质进行深层挖掘,同时利用高阶积分性质与积分传播性质,将高阶积分路径与单活跃字起始的积分路径串联,分别构造这两种结构的中间起始积分区分器,即零和区分器.我们以23N/4的复杂度得到了type-2广义Feistel结构的15轮零和区分器,其中正向部分包含8轮,逆向部分包含7轮;并以同样的复杂度得到了type-3广义Feistel结构的10轮零和区分器,其中正向部分包含6轮,逆向部分包含4轮,这里N表示状态的大小.此外,我们还得到了一些低复杂度的结果,分别以2N/2和2N/4的复杂度得到了type-2广义Feistel结构的13轮和11轮零和区分器.

基于Feistel结构的超轻量级分组密码算法(PFP)

面向无线终端资源受限环境对加密算法的应用需求,借鉴PRESENT算法的设计思想,采用Feistel结构,并修改扩散层的P置换,设计了一种超轻量级分组密码算法PFP。其硬件实现需要1355GE,优于PRESENT算法,满足资源极端受限环境的需求(2000GE以下)。速度测试结果表明,PFP算法的软件实现效率约为PRESENT算法的1.5倍。依赖性测试、线性分析、差分分析、不可能差分分析和密钥编排攻击表明,PFP算法满足轻量级分组密码的安全需求。

一种基于Feistel网络的反馈式分组混沌密码的研究

近年来,将混沌理论应用到信息安全已成为研究的一个热点。本文基于 Feistel 网络,提出了一种新颖的反馈式分组混沌密码算法。在该算法中,当前加密分组输出将影响下一明文分组要运行的轮数,而每一轮使用的 S-盒的序号与加密密钥有关,轮数及 S-盒的序号均由混沌映射动态生成。由于混沌的固有特性,使得加密系统变得更加复杂,更加难以分析和预测。实验结果表明,本算法具有优良的密码学特性,对明文和密钥以及混沌系统参数的细微变动都非常敏感,产生的密文随机性很好。对本算法的安全性进行了分析,结果表明它具有很高的抗穷举攻击的能力。

无线医疗传感器网络中基于Feistel加密算法研究

医疗卫生领域是无线传感器网络的一个热点应用领域,如何保障个人隐私信息在无线传感器网络中不被泄漏是系统能否成功应用的关键。分析研究Feistel加密结构和数据加密标准DES后,设计并实现了两种基于Feistel加密结构新算法(SF_noSBox和SF_SBox算法),应用于无线医疗传感器网络传输过程中人体生理参数敏感数据的加密和解密,取得较好效果。最后对算法效率、安全性和占用空间等进行了比较分析。实验数据表明,新算法在资源消耗和安全强度之间达到了有效平衡。

嵌套Feistel结构的SP型分组密码的可证明安全性

给出一个嵌套Feistel结构的SP型分组密码的模型及其抵抗差分密码分析和线性密码分析的可证明安全性 ,所获得的结果主要基于对SP型密码的可证明安全性的一个推广性结果的证明 依照模型 。

一种结合离散混沌映射和Feistel网络的分组加密算法

论文提出了一种新颖的结合一维离散混沌映射与Feistel网络结构的分组密码算法(CFCEA)。分组长度为 64 bit,密钥长度为128bit,并使用了一个128bit长的辅助密钥。在轮函数中用Logistic混沌映射和3个代数群算子进行混合运算,此外还特别设计了子密钥生成算法。对CFCEA的密码学特性进行了分析,结果表明该算法具有严格的雪崩效应,扩散性能和扰乱性能理想。并且算法在64bit分组长度下差分概率和线性概率的理论上界分别近似为2-52.92和2-49.206,具备抵抗一定强度的差分和线性密码分析的能力。

对特殊类型Feistel密码的Square攻击

对轮函数为SP结构的两类特殊类型Feistel密码抗Square攻击的能力进行了研究。通过改变轮函数中P置换的位置从而给出了此类Feistel密码的等价结构,以SNAKE(2)和CLEFIA为例,给出了基于等价结构Square攻击的具体过程,将6轮SNAKE(2)的Square攻击的时间复杂度由224降为213.4;将6轮CLEFIA的Square攻击的时间复杂度由234.4降为212.4。结果表明,在设计轮函数为SP结构的Feistel密码时,必须充分考虑等价结构对算法抗Square攻击的影响。

一类广义Feistel密码的安全性评估

该文评估一类广义Feistel密码(GFC)抵抗差分和线性密码分析的能力:如果轮函数是双射且它的最大差分和线性特征的概率分别是p和q,则16轮GFC的差分和线性特征的概率的上界为p^7和q^7;如果轮函数采用SP结构且是双射,S盒的最大差分和线性特征的概率是ps和qs,P变换的分支数为Pd,则16轮GFC的差分和线性特征的概率的上界为(ps)^(3Pd+1)和(qs)^(3Pd+1)。

非平衡Feistel网络的线性可证明安全性的进一步分析

线性密码分析已成为分组密码最主要的密码分析方法之一.基于此,本文深入研究了一类非平衡Feis-tel网络的线性可证明安全性.设LP为该非平衡Feistel网络的轮函数F的线性偏差的最大值,本文从非平衡Feistel网络的线性偏差的结构形式入手,在轮子密钥是相互独立且均匀分布的假设下,证明了当轮数不少于m轮时,该非平衡Feistel网络的线性偏差关于密钥的平方均值的上界为LP的平方;当轮数不少于2m轮时,证明了该非平衡Feistel网络的线性偏差关于密钥的平方均值的上界为LP四次方的2倍.

基于k-分割Feistel网络的FPE方案

基于对保留格式加密(FPE,format-preserving encryption)方案中Feistel网络构造特点的分析,针对当前使用2-分割Feistel网络构造的FPE密码分组长度范围较小的问题,提出基于k-分割type-2 Feistel网络的FPE方案,以适应各种长度数据的加密需求。通过实验验证,type-2 Feistel网络可以使用较小规模伪随机函数构造各种分组长度密码,具有广泛实用性。

基于Feistel结构的混沌密码算法

对经典的二维Hénon映射的混沌和密码学特性进行了详细的分析,并与传统密码学中广泛使用的Feistel结构进行了比较研究.在此基础上,提出一种新的不平衡的Feistel结构,并设计出一种基于该结构和Hénon映射的混沌密码算法.理论分析和实验表明,该算法具有较高的安全性,能够抵抗差分和线性密码分析.

一类非平衡Feistel网络的差分可证明安全性分析

该文深入研究了一类非平衡Feistel网络的差分可证明安全性。给出了其圈函数的具有非零差分概率的差分对应的结构形式。给出了连续m个非平凡差分对应的一个分布规律。证明了s(s≥2m)圈非平凡差分对应概率的上界为其轮函数非平凡差分对应概率最大值(pmax)的平方的2倍;当相应的轮函数为双射时,此上界可进一步改进为其轮函数非平凡差分对应概率的最大值的平方。最后对非平衡Feistel网络进行了讨论。

一类非平衡Feistel网络的线性偏差分析

M.M atsui 1993年就指出线性密码分析是分组密码设计最重要的安全性能指标之一,所以有必要估计分组密码抵抗线性密码分析的能力.M.Kanda等人1999年讨论了传统Feistel密码的线性偏差,K.Nyberg和张如文等人对一类特殊的非平衡Feistel网络的线性偏差进行了研究.本文对一类m分组非平衡Feistel网络的线性偏差关系进行了深入的研究和分析,给出了任意轮线性偏差与轮函数F的线性偏差的数学关系,对其线性偏差的上界进行了讨论,并证明了有关线性偏差关于密钥的平方均值的两个特性.本文的研究推广了K.Nyberg和张如文等人的结论.

基于混沌和改进广义Feistel结构的轻量级密码算法

随着物联网的快速发展,无线网络传感器、射频识别标签以及工业控制器等被广泛部署,这些资源受限设备的安全同样需要保障,而传统的密码算法需要消耗大量的资源,不适用于资源受限设备。针对以上问题,文章提出一种轻量级分组密码。S盒是分组密码的关键性组件,通过应用两个混沌映射和跳跃蜘蛛优化算法构成的多目标优化算法生成并优化得到非线性度平均值为110,线性逼近概率为0.1172,差分逼近概率为0.0391的S盒。文章对广义Feistel结构进行相应改进,改进后的结构一次能够处理所有的中间状态,不存在未处理的分支,并结合构造的S盒、密钥扩展算法等,组成分组长度为64位、种子密钥长度为80位、迭代轮数为12轮的轻量级分组密码算法。该算法的等效门电路数量符合轻量级的标准,并且有良好的性能。

一种基于Feistel结构和WTS的分组密码

AES为新的数据加密标准,通过研究分组密码算法加密的整体结构和AES加密算法,文中设计了一种基于Feistel结构和WTS策略的分组密码算法FWTS。FWTS采用Feistel结构,轮函数借鉴AES的WTS策略,分组长度为256 bits,密钥长度为128 bits,192 bits,256 bits。通过依赖性测试表明,FWTS算法4轮充分满足雪崩效应、严格雪崩准则和完备性。通过不可能差分分析,FWTS算法的6轮不可能差分所需的时间复杂度要大于AES算法的6轮不可能差分的时间复杂度。FWTS算法的安全性不低于AES算法。通过效率测试表明FWTS的加密效率要高于AES。

构造Feistel-SP结构高阶差分区分器的新方法

著名的分组密码算法DES所采用的Feistel结构一直活跃在对称密码领域,它的安全性分析也是密码学的热点之一.AES的问世,并没有减弱Feistel结构的吸引力,反而给了很多分组密码与杂凑函数的设计者启发,许多新出现的对称密码算法整体采用Feistel结构,而轮函数采用SP结构,一般称它们为Feistel-SP类算法.本文对这类结构的代数次数增加情况进行研究,利用Feistel结构的迭代特点与SP结构的积分性质,改进了Feistel-SP类算法代数次数上界的估计方法.利用这一方法可以构造此类算法更多轮数的高阶差分区分器与已知密钥高阶差分区分器.此外,我们利用这一技术得到了四种常用参数下Feistel-SP结构的高阶差分区分器,其中两个为现在此类结构轮数最长的已知密钥区分器.最后,我们将这一技术用于分析LBlock分组密码,得到它15轮的非随机性结果.

基于Feistel结构的混沌密码编码算法

本文讨论了混沌映射与密码编码算法间的相似性和区别,研究了将实数集实数映射成有限集整数的方法。该文在传统的Feistel结构算法基础上提出了一种基于混沌的128位密钥的分组混沌密码算法,用混沌映射实现了密码中非线性变换。

一类广义Feistel密码的线性分析

针对一类广义Feistel密码提出一种求取密码线性偏差上界的方法.该分析方法的思路是,首先对密码体制线性偏差进行严格的数学描述,分别给出密码线性偏差与轮函数F及S盒的线性偏差的数学关系;然后确定密码线性偏差的上界.利用该方法给出了