基于混沌的流密码算法研究

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1、分类号TP309密级公开UDC004学位论文编号D-10617-308-(2016)-02044重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于混沌的流密码算法研究英文题目AStudyonChaosBasedStreamCipherAlgorithm学号S130201047姓名刘兆龙学位类别工学硕士学科专业计算机科学与技术指导教师王永教授完成日期2016年4月2日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要随着信息技术的不断发展，私密信息的安全性越来越受到人们的关注。因此，寻找新的方法以保证信息的安全，已成为当前的研究热点。在此背景下，混沌映射因具有伪随机性、对系统参数的敏感性等特点，得到了研究者的重视并在信

2、息保密通信中不断得到应用与发展。在混沌密码学中，混沌流密码是其中的重要组成部分之一。在混沌流密码的设计中，混沌映射是其中的重要组件。从密码学应用的角度，对混沌映射的特性予以改进，是提高混沌密码学算法性能的重要手段之一。本文通过研究发现，Logistic混沌映射虽然具有良好的混沌行为，且应用广泛，但是其在概率密度分布、相空间遍历性等方面仍然存在缺陷。为此，本文结合混沌理论与密码学的相关研究，主要进行了如下研究工作：1）在对混沌理论、混沌映射、混沌流密码研究的基础上，对当前混沌映射与混沌流密码的研究现状进行了详细分析。2)为克服Logistic映射在密码学应用方面的缺陷，本文提出了一种分段

3、Logistic映射（PiecewiseLogisticMap，PLM），通过仿真实验证明，PLM在遍历性、分岔图、Lyapunov指数方面均优于Logistic映射；其次，为了克服PLM概率密度分布不均匀的缺陷，本文又提出了一种提高PLM概率密度分布的方法，即变控制参数μ的PLM。3）基于PLM良好的密码学特性，本文提出了一种基于PLM的流密码算法。通过对算法在统计测试、安全性、相关性、效率等方面的分析，结果证明基于PLM的流密码算法是一种简单、安全、高效的流密码算法。4）将PLM以局部映射的形式引入到耦合映像格子（CML）模型中，得到基于PLM的CML模型（PLCML）。相对于基于

4、Logistic映射的CML（LCML），PLCML具有更大的Lyapunov指数；其次，为了克服PLCML在概率密度分布不均的弱点，采用了变耦合系数ε的方法。最后，基于PLCML的良好的密码学特性，提出了一种基于PLCML的流密码算法。通过对算法的密码学特性进行分析，结果证明该算法在统计测试、安全性、相关性、效率等方面具有良好的特性，是一种安全的算法。I重庆邮电大学硕士学位论文摘要关键词：混沌，Logistic，PLM，CML，流密码算法II重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractWiththerapiddevelopmentofinformationtechnolo

5、gy,thesecurityofsensitiveinformationattractsmoreandmorepeople’sattention.Theninformationsecuritybecomesthecommonfocusofcurrentresearch.Inthatcase,basedonthefeaturesofinitialvaluesensitivity,parametersensitivityandrandomsensitivity,thechaoticsystemiswidelyusedininformationsecuritycommunication.Th

6、echaoticstreamisacrucialpartofthechaoticcryptography.Thechaoticmapisanimportantcomponentofthechaoticstream.Inchaoticcryptography,designingasuperiorperformancechaoticmapisoneoftheimportantwaystoimprovetheperformanceofencryptionalgorithm.Thispaperfindsthatalthoughlogisticmapownssomeadvantagesfromc

7、haoticsystem,butitstillhassomeinherentproblemfromtheviewofcryptography,suchasunevendensityprobabilitydistributionandweakegodicity,etc.Combiningchaotictechnologiesandresearchoncryptography,themainideaofthispaperisasfollow:1)B