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改进的Type-1型广义Feistel结构的量子攻击及其在分组密码CAST-256上的应用 被引量:12
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作者 倪博煜 董晓阳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期295-306,共12页
广义Feistel结构(GFS)是设计对称密码算法的重要基础结构之一,其在经典计算环境中受到了广泛的研究。但是,量子计算环境下对GFS的安全性评估还相当稀少。该文在量子选择明文攻击(qCPA)条件下和量子选择密文攻击(qCCA)条件下,分别对Type-... 广义Feistel结构(GFS)是设计对称密码算法的重要基础结构之一,其在经典计算环境中受到了广泛的研究。但是,量子计算环境下对GFS的安全性评估还相当稀少。该文在量子选择明文攻击(qCPA)条件下和量子选择密文攻击(qCCA)条件下,分别对Type-1 GFS进行研究,给出了改进的多项式时间量子区分器。在qCPA条件下,给出了3d–3轮的多项式时间量子区分攻击,其中d(d≥3)是Type-1 GFS的分支数,攻击轮数较之前最优结果增加d-2轮。得到更好的量子密钥恢复攻击,即相同轮数下攻击的时间复杂度降低了2(d-2)n/2。在qCCA条件下,对于Type-1 GFS给出了3d-2轮的多项式时间量子区分攻击,比之前最优结果增加了d-1轮。该文将上述区分攻击应用到CAST-256分组密码中,得到了12轮qCPA多项式时间量子区分器,以及13轮qCCA多项式时间量子区分器,该文给出19轮CAST-256的量子密钥恢复攻击。 展开更多
关键词 分组密码 广义Feistel结构 量子攻击 cast-256加密算法
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可兼容AES-128、AES-192、AES-256串行AES加密解密电路设计 被引量:5
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作者 韩少男 李晓江 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2010年第11期40-45,50,共7页
通过分析AES算法的基本原理,对算法中的AES-128、AES-192、AES-256三种不同的加密解密模式进行了综合设计,有效地利用了公共模块,与单个分别实施各个加密解密模式相比,大大减少了硬件电路面积.针对目前AES实现方法中的key产生模块进行... 通过分析AES算法的基本原理,对算法中的AES-128、AES-192、AES-256三种不同的加密解密模式进行了综合设计,有效地利用了公共模块,与单个分别实施各个加密解密模式相比,大大减少了硬件电路面积.针对目前AES实现方法中的key产生模块进行了理论分析,提出了一种新的实现电路结构.设计出的串行AES硬件加密解密电路经综合后得到的芯片面积为31286门,最高工作频率为66MHz,可以满足目前的大部分无线传感网络的数据交换速率的需求. 展开更多
关键词 AES算法 AES-128 AES-192 AES-256 加密解密 ASIC
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EPON系统中的认证与加密机制研究 被引量:3
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作者 王蓉 王慧鑫 +1 位作者 王浩 王立民 《光通信技术》 CSCD 北大核心 2012年第6期17-20,共4页
EPON通信系统采用点对多点通信模式,而这种通信模式使得OLT与ONU通信过程中存在非法接入、窃听、伪造等安全威胁,针对这种情况,提出了一种基于SHA-256散列算法及AES加密算法的认证、密钥更新、加密技术来解决上述安全威胁,并对方案中认... EPON通信系统采用点对多点通信模式,而这种通信模式使得OLT与ONU通信过程中存在非法接入、窃听、伪造等安全威胁,针对这种情况,提出了一种基于SHA-256散列算法及AES加密算法的认证、密钥更新、加密技术来解决上述安全威胁,并对方案中认证、会话密钥生成和密钥更新各阶段进行了详细分析。 展开更多
关键词 EPON 认证 加密 SHA-256散列算法 AES算法
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Lua脚本文件的加密解密研究 被引量:1
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作者 姜波 张智斌 +1 位作者 李国 姚文伟 《郑州轻工业学院学报(自然科学版)》 CAS 2011年第6期42-45,共4页
针对开源Lua脚本没有提供任何安全机制的问题,采用AES算法和Sha256算法,将其加密和解密函数封装在动态链接库中,通过调用动态链接库中封装的入口函数,实现了更安全的Lua脚本.将Lua调用动态链接库的加密速度与其他加密方法进行比较,结果... 针对开源Lua脚本没有提供任何安全机制的问题,采用AES算法和Sha256算法,将其加密和解密函数封装在动态链接库中,通过调用动态链接库中封装的入口函数,实现了更安全的Lua脚本.将Lua调用动态链接库的加密速度与其他加密方法进行比较,结果表明本文提供的方法,其加密的速度更快. 展开更多
关键词 Lua脚本 AES算法 Sha256算法 动态链接库 加密 解密
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深度学习中数据模型加密存储的研究与应用 被引量:3
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作者 张国庆 林霞 《信息技术与信息化》 2021年第5期44-47,共4页
针对个人模型数据信息泄露所带给系统的安全性威胁,分析了SM4算法和SHA256算法的安全性,设计了一套混合加密方法。首先采用机器学习算法搭建人脸数据模型,加密时生成随机字符与时间混合的随机密钥,然后采用Base64编码后存储,最后使用SM... 针对个人模型数据信息泄露所带给系统的安全性威胁,分析了SM4算法和SHA256算法的安全性,设计了一套混合加密方法。首先采用机器学习算法搭建人脸数据模型,加密时生成随机字符与时间混合的随机密钥,然后采用Base64编码后存储,最后使用SM4算法对深度学习所训练出的数据模型的权重等数据信息进行加密并存储。结果表明:对登录验证模块采用二次验证方式,加密存储数据模型信息,可有效保证数据的机密性,提升系统的安全性,更好地保护用户个人信息。 展开更多
关键词 SM4算法 PBKDF2_SHA256算法 加密 解密
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