基于GEP的高非线性度布尔函数研究及其在流密码上的应用

摘要

随着通信技术和网络技术的高速发展和广泛应用,越来越多的信息在网络上传输,信息的安全问题显得愈发重要,密码学理论与技术成为信息科学与技术中的一个重要研究领域。
　　为了设计出安全且高效的流密码系统,本论文提出了一种基于GEP的高非线性度布尔函数并将此方法应用于流密码设计。流密码是现代密码学中的一个重要的研究分支。目前,对非线性组合生成器的研究是流密码设计的重点。非线性组合生成器是由移位寄存器和布尔函数组成,随着各种线性密码分析的提出,布尔函数的非线性日益得到重视。由于GEP继承了遗传算法和遗传程序设计的优点,具有更好的局部搜索性能,所以本论文采用GEP设计高非线性度布尔函数,并将其应用于流密码。其创新点和主要内容归纳如下:
　　1、提出了一种基于GEP的高非线性度布尔函数生成系统。基因表达式程序设计(GEP)采用定长线性字符串作为其基因型,采用表达式树作为其表现型,因而具有比GA和GP更好的局部搜索性能。由于GEP具有较强的局部搜索能力,因此本论文采用GEP能够快速、准确地生成高非线性度布尔函数。
　　2、提出了一种将GEP产生的高非线性度布尔函数用于设计密钥流产生器的方法。密钥流产生器是流密码的核心部分,流密码系统的安全性取决于密钥流产生器的安全性。非线性性是一个重要标准。本论文将GEP产生的高非线性布尔函数运用于密钥流产生器设计,使产生的密钥流具有高随机性。
　　3、将GEP产生的高非线性度布尔函数用于设计密钥流产生器中,使RSA产生器和线性反馈移位寄存器(LFSR)进行结合。RSA密钥流产生器具有很高的安全性,但速度比较慢;而LFSR速度比较快,将两者进行结合,使产生器同时具有RSA的安全性和LFSR的高效性。
　　4、通过仿真实验,设计密钥流产生器并对其进行安全性检验,验证了所产生密钥流的高随机性及产生器的安全性。

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 课题研究的意义

1.3 国内外研究现状

1.4 论文的主要工作

第二章 演化计算

2.1 演化计算的背景

2.2 演化计算的特点

2.3 演化计算的主要分支

2.4 演化算法的基本步骤

2.5 本章小结

第三章 基因表达式程序设计（GEP）

3.1 编码方式

3.2 基本算法流程

3.3 遗传算子

3.4 本章小结

第四章 流密码理论

4.1 流密码的基本概念

4.2 流密码的分类

4.3 几种常用的密钥流产生器

4.4 密钥流产生器安全性测试

4.5 本章小结

第五章 布尔函数及其设计

5.1 布尔函数的表示方法

5.2 布尔函数的密码学性质

5.3 传统的布尔函数设计方法

5.4 本章小结

第六章 GEP设计高非线性度布尔函数

6.1 布尔函数适应值的选择

6.2 选择策略的确定

6.3 GEP设计布尔函数算法

6.4 实验结果分析

6.5 本章小结

第七章 基于GEP的高非线性度布尔函数应用于流密码系统

7.1 RSA-LFSR流密码系统

7.2 实验结果及其安全性测试

7.3 本章小结

第八章 总结和展望

8.1 总结

8.2 展望

参考文献

致谢

个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果

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