模归约算法表达式自动生成算法设计与实现

多项式模归约算法是计算机代数中的基本问题之一,在编码算法和密码体制设计中有着广泛应用。基于对模归约数学基础的分析,设计了模归约算法表达式自动生成算法,只要选择实现所需的字宽w和模多项式M(x)的系数,即可自动生成对应的模规约算法表达式,为模规约算法在密码编码学中的应用提供了基础。     

PBKZ算法及其在格挑战中的应用

格是欧氏空间R~n中的离散加法子群,格上的许多计算问题被证明是NP-hard,常用来作为公钥密码体制的底层困难问题.目前基于量子计算机模型的量子算法也难以高效求解格上的困难问题,因此后量子时代下格密码学受到了越来越多的关注.最短向量问题(Shortest Vector Problem,SVP)是格上的计算困难问题,格基约化算法是求解SVP问题的一个有效算法,该算法可以找到格中的一些短向量.YOSHINORI等人在2016年欧洲密码年会上提出Progressive BKZ算法,是目前格基约化算法中最为高效的算法之一.详细介绍了PBKZ算法,分析了它的运行机理及其内在特点,然后在Linux系统下成功调试了PBKZ算法库,并针对Darmstadt格挑战展开了一系列实验,最终在600维和725维两种情形下取得了目前国际上最好结果.     

任意范数格基分段规约

目前常见的格基规约理论主要集中在欧几里德范数上,涉及到任意范数的不多.本文把Koy等人提出的分段LLL规约推广到任意范数上.给出了任意范数分段规约基的定义,讨论了规约基的界并给出相应证明.设计了求解任意范数分段规约基的SR算法,算法具有维数n的多项式时间复杂度.最后把SR应用到NTRU格上,使用并行处理得到更高效的适用于高维格的PSR算法.实验结果表明,PSR算法在运行时间上比SR算法快2倍以上.     

NTRU密码算法的安全性分析

随着量子计算的快速发展,目前主流的公钥密码体制如RSA、ECC等均已找到多项式时间复杂度的量子求解算法.NTRU密码算法由于至今未找到有效的量子求解算法,被认为具有抗量子计算攻击的能力,加之其具有加解密速度快、内存需求小等特点,已经在公钥密码领域受到了广泛关注.首先介绍NTRU密码算法的加解密流程以及算法的改进方案,然后从格攻击和非格攻击两方面分析NTRU密码算法的安全性,重点介绍格攻击在子域上的最新进展,以及解密错误攻击的提出和改进.     

基于格的RSA密码分析

格在公钥密码分析领域中有着十分重要的地位.1996年,Coppersmith以多项式方程求小值解的问题为桥梁,把攻击RSA密码体制的问题转换为求格中短向量的问题,开辟了基于格的RSA密码分析的研究,他的工作也在后人的简化完善下逐渐形成了Coppersmith方法.一方面,关于基于格的Coppersmith方法,依次介绍了模多项式方程求小值解的方法、整系数多项式方程求小值解的方法、求解近似公共因子问题的方法,还简单描述了除Coppersmith方法外的一种在低维格中寻找最短非零向量的格方法.另一方面,关于RSA密码分析,回顾了小加密指数攻击、小解密指数攻击、部分私钥泄露攻击、求解私钥d与分解模数N的等价性证明、隐式分解问题的分析、素因子部分比特泄露攻击、共模攻击等,并且以Prime Power RSA,Takagi's RSA,CRT-RSA,Common Prime RSA为例,介绍了格方法在RSA密码变体分析中的应用.     

一种基于Internet结构的数据加密传输系统

基于网络的数据安全传输问题是信息安全领域的重要课题之一.分析了对称密码和公钥密码体制优缺点及其几种通用的密码算法,建立了数据加密传输系统的网络模型,利用DES、RSA和MD5算法构建了一种能够实现数据快速加密、并具有数字签名功能的数据加密传输系统.     

格上困难问题求解的智能筛选算法及测试

在总结格密码困难问题发展和求解中关键理论与技术的基础上,从渐进最短向量问题(approx-SVP)入手,对比分析了经典格基约减算法的优缺点,重点研究了其求解推进过程中的关键技术和算法性能瓶颈,归纳了进行格基约减进而求解渐进最短向量问题的一般步骤。在经典的格向量假设基础上,提出了格向量智能筛选模型。通过优化向量选择的路径等方法,设计了基于最优路径分布的智能筛选算法、逆向求解智能验证算法和近似最短向量智能筛选算法三种求解最短向量问题(SVP)的算法,测试结果表明算法在求解格上困难问题上有效。     

一类用于攻击NTRU的新格

NTRU算法是一个新的公钥密码算法．其安全性取决于从一个非常大的维数格中寻找最短向量的困难性．作研究了NTRU算法的安全性．使用格约化方法对NTRU算法进行攻击．并找到了一类特殊的格．由于利用了NTRU私钥的特殊结构，该格的维(dimension)比常用的格更小．研究表明．具有某种特征的NTRU密钥特别容易被攻击，但是本的方法可以用于攻击所有的NTRU密钥．该研究不会影响NTRU的应用．只是对NTRU格参数的选取有了更加严格的限制条件．从安全性和有效性综合考虑，NTRU公钥密码体制有着广阔的应用前景．     

基于格的公钥加密与证书基加密简

证书基加密(CBE)结合了基于身份加密和公钥基础设施的各自优点,然而基于传统数学假设的CBE不能有效抵御量子算法的攻击.为此构建了一个基于格的CBE方案,可有效抵御量子算法的攻击.首先构建出一个基于格的公钥加密(PKE)方案,之后利用该PKE构建出基于格的CBE方案.该方案可被规约为格上的学习误差(LWE)问题,因此得到的CBE为随机不可区分选择明文攻击安全的.该方案是目前为止已知的第一个基于格的CBE方案.     

基于格的公钥加密与证书基加密

证书基加密(CBE)结合了基于身份加密和公钥基础设施的各自优点,然而基于传统数学假设的CBE不能有效抵御量子算法的攻击.为此构建了一个基于格的CBE方案,可有效抵御量子算法的攻击.首先构建出一个基于格的公钥加密(PKE)方案,之后利用该PKE构建出基于格的CBE方案.该方案可被规约为格上的学习误差(LWE)问题,因此得到的CBE为随机不可区分选择明文攻击安全的.该方案是目前为止已知的第一个基于格的CBE方案.     

NTRU公钥密码体制的实现与分析

NTRU是Jeffrey Hoffstein等在1996年提出的一种新的公钥密码体制,其安全性基于大维数格中寻找最短向量的数学难题。速度上的优势使它有着非常广泛的应用前景,和椭圆曲线密码体制一起,成为新一代最优秀的公钥密码体制。主要介绍了NTRU的设计原理,对算法进行了优化设计和分析,特别地,将算法中的卷积转化为加减运算,提高了系统的性能。     

基于概念背景的概念格启发式属性约简

提出了概念格的概念背景,在保持概念格中各概念外延不变的情况下,即保持概念背景的论域划分不变的情况下对概念格的属性集进行了约简,提出了概念格启发式属性约简算法,最后通过实例表明了该约简算法的可行性与有效性.     

椭圆曲线数字签名算法中的快速验证算法

Montgomery方法是椭圆曲线密码中计算多倍点运算 k P的一种新方法。为减少在椭圆曲线数字签名算法验证过程中需完成的 k P l Q的计算量 ,该文在分析 Mont-gom ery方法的基础上 ,将计算 k P和计算 l Q的流程结合在一起 ,提出了一种计算多倍点运算 k P l Q的新算法 ,使椭圆曲线数字签名算法中验证签名所需的计算量减少了2 5 %。新算法对改善椭圆曲线密码的实现技术具有一定意义。     

矩阵环上快速公钥密码算法的安全分析

分析适用于资源受限的计算环境的快速公钥密码算法的安全性非常重要。通过使用格归约算法,证明破解基于矩阵环的快速公钥密码算法的难度并不比整数分解问题更难,即给定整数分解神谕,存在多项式时间求解其等价私钥,并通过计算实验演示安全分析的正确性。     

基于Chebyshev神经网络加密算法的研究

针对基于混沌神经网络的密码体制这个交叉学科进行了深入分析,指出了基于Chebyshev神经网络的加密算法并非如原文声称的那样安全．攻击者容易通过神经网络的同步来破译密码。     

一种快速的语音识别词图生成算法

词图的高效生成算法是语音识别领域的重要研究课题。该文提出了一种基于词格的词图生成算法(trellis-based lattice-generating algorithm,TBLG),该算法在正向Viterbi解码生成的词格(trellis)基础上,进行反向A*解码生成词图。实验结果表明,与经典的解码器HDecode相比,TBLG生成的词图最优备选效果优于Hdecode。生成高密度词图时,TBLG在解码速度上远远快于HDecode。同时在相同识别率下,TBLG算法生成的词图更加简洁。     

Rough有限格的蕴涵规则挖掘

提出了一种基于Routh有限概念格的规则发现方法（RRLIRD）,以揭示数据集中的蕴涵规则。首先引入有限概念格的简化表示形式,由用户选择数据集中感兴趣属性集创建概念格结构,提高用户的交互性和挖掘的效率;然后运用有限概念格与Rough集理论相结合形成Rough有限概念格,蕴涵规则则由其特有的上、下近似运算得到,不需计算繁琐的频繁项目集。算法运用大型超市的交易流水数据进行仿真实验。结果表明,执行时间比经典的Apriori算法大大降低。该算法也适用于证券行情分析和农业数据库的病虫害分析等。     

聚类算法的研究

聚类算法是多元统计的一个重要分支,在理论和实际生活中都有重要的意义。本文对聚类算法的发展历程以及近年来发展的一些聚类算法进行研究。     

融合概念格约简的中文领域本体学习方法

在基于形式概念分析的中文领域本体学习中, 为提高概念格构建效率, 将概念格约简理论应用于概念格构建中。首先对基于语义依存分析获取的形式背景进行对象和属性约简, 然后基于约简的形式背景采用Godin算法构造概念格, 最后根据修复定理修复约简概念格, 得到完整的概念格。通过有关对萝藦科植物的文本学习, 得到一个萝藦科植物领域本体。实验结果表明, 引入概念格约简理论, 概念格的构建效率提高70%, 进而提高了领域本体构建的效率。     

格上基于身份的代理环签名方案

基于原像抽样函数和格基代理算法,构造了格上基于身份的无可信中心的代理环签名,方案的安全性是基于格上SIS和ISIS问题的困难性.方案实现了签名者身份的完全匿名性,在标准模型下证明环签名方案满足存在性不可伪造.