基于海绵结构的轻量级密码杂凑算法

    公开(公告)号:CN110690958A

    公开(公告)日:2020-01-14

    申请号:CN201910994150.1

    申请日:2019-10-18

    Abstract: 本发明提供一种基于海绵结构的轻量级密码杂凑算法。该算法包括:步骤1:接收输入的消息,对输入的消息进行填充,并将填充后的消息分为长度为r的若干片段,将第i个消息片段记为Pi,r为转换率;输入第i个消息片段Pi至内存状态S的前部,S表示四维结构的内存状态,四维结构分别为第四维状态w、第三维状态x、第二维状态y和第一维状态z;步骤3:对内存状态S做十五次置换F,将得到的F(S)作为新的内存状态S,并输入第i+1个消息片段Pi+1至内存状态S的前部,置换F由6种函数组成;步骤4:重复执行步骤S103,直至所有的消息片段处理完毕,得到新的内存状态S;步骤5:按照预设摘要挤压规则挤压出内存状态S的前r比特,作为消息摘要。

    基于海绵结构的轻量级密码杂凑方法

    公开(公告)号:CN110690958B

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN201910994150.1

    申请日:2019-10-18

    Abstract: 本发明提供一种基于海绵结构的轻量级密码杂凑算法。该算法包括:步骤1:接收输入的消息,对输入的消息进行填充,并将填充后的消息分为长度为r的若干片段,将第i个消息片段记为Pi,r为转换率;输入第i个消息片段Pi至内存状态S的前部,S表示四维结构的内存状态,四维结构分别为第四维状态w、第三维状态x、第二维状态y和第一维状态z;步骤3:对内存状态S做十五次置换F,将得到的F(S)作为新的内存状态S,并输入第i+1个消息片段Pi+1至内存状态S的前部,置换F由6种函数组成;步骤4:重复执行步骤S103,直至所有的消息片段处理完毕,得到新的内存状态S;步骤5:按照预设摘要挤压规则挤压出内存状态S的前r比特,作为消息摘要。

    一种基于信任的拟态防御表决机制及系统

    公开(公告)号:CN111163046B

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN201911109754.X

    申请日:2019-11-14

    Abstract: 本发明提供一种基于信任的拟态防御表决机制及系统。该机制包括:步骤1:根据拟态防御系统中各执行体的运算结果对各执行体进行计数;步骤2:根据计数结果,基于贝叶斯估计理论估计当前时刻每个执行体的统计信任度;步骤3:在无法表决情况下选取当前时刻统计信任度最大的执行体的运算结果作为拟态防御系统的输出。本发明根据各执行体的历史表现记录,为每个执行体构建一个信任度量,当遇到上述无法表决情况时,选取统计信任度最大的执行体的运算结果作为系统的输出结果,可以最大限度的避免攻击逃逸的问题。

    基于漏洞一致率的网络空间拟态防御安全性建模量化方法

    公开(公告)号:CN110519220A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910621782.3

    申请日:2019-07-10

    Abstract: 本发明提供一种基于漏洞一致率的网络空间拟态防御安全性建模量化方法。该方法包括:步骤1:确定影响DHR系统安全性的防御参数信息;步骤2:确定影响攻击者能力的攻击参数信息;步骤3:建立关于所述防御参数信息和所述攻击参数信息的DHR系统模型;步骤4:推导关于所述防御参数信息和所述攻击参数信息的DHR系统安全性度量指标,所述度量指标包括:一次攻击的系统攻击成功率和攻击任务的系统攻击成功率;步骤5:根据所述DHR系统模型、一次攻击的系统攻击成功率和攻击任务的系统攻击成功率,计算DHR系统针对特定漏洞的系统攻击成功率和DHR系统针对漏洞组合的系统攻击成功率。针对DHR系统建立了数学模型,以输出一致率、系统攻击成功率等指标表征系统的安全性,通过对模型的求解分析了DHR系统的安全性和抗攻击能力。

    基于分布数据的分组密码抗线性攻击智能测试方法

    公开(公告)号:CN117134884A

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202310953569.9

    申请日:2023-07-28

    Abstract: 本发明提供一种基于分布数据的分组密码抗线性攻击智能测试方法。该方法包括:步骤1:按照设定的数据预处理规则生成若干条训练数据以构建得到数据集;其中,生成训练数据,具体包括:给定主密钥K,N条明文P1,P2,…,PN和线性关系式Lr;根据Lr计算γ·K,作为标签Y;采用主密钥K分别加密N条明文以生成N个明密文对;针对任意一个明密文对Pi‑Ci,根据线性关系式Lr计算得到α·Pi⊕β·Ci的值;将所有α·Pi⊕β·Ci的值进行连接得到一个长度为N比特的序列,记作数据X;数据X和标签Y共同组成一条训练数据;步骤2:构建抗线性攻击智能测试的区分器模型;步骤3:采用构建的数据集对所述区分器模型进行训练;步骤4:采用训练好的区分器模型进行抗线性攻击测试。

    基于漏洞一致率的网络空间拟态防御安全性建模量化方法

    公开(公告)号:CN110519220B

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN201910621782.3

    申请日:2019-07-10

    Abstract: 本发明提供一种基于漏洞一致率的网络空间拟态防御安全性建模量化方法。该方法包括:步骤1:确定影响DHR系统安全性的防御参数信息;步骤2:确定影响攻击者能力的攻击参数信息;步骤3:建立关于所述防御参数信息和所述攻击参数信息的DHR系统模型;步骤4:推导关于所述防御参数信息和所述攻击参数信息的DHR系统安全性度量指标,所述度量指标包括:一次攻击的系统攻击成功率和攻击任务的系统攻击成功率;步骤5:根据所述DHR系统模型、一次攻击的系统攻击成功率和攻击任务的系统攻击成功率,计算DHR系统针对特定漏洞的系统攻击成功率和DHR系统针对漏洞组合的系统攻击成功率。针对DHR系统建立了数学模型,以输出一致率、系统攻击成功率等指标表征系统的安全性,通过对模型的求解分析了DHR系统的安全性和抗攻击能力。

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