Advertisement

利用MILP方法对LED密码的安全性进行分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本研究运用混合整数线性规划(MILP)技术,深入剖析了LED加密算法的安全性能,揭示其潜在脆弱点。 基于自动化搜索算法求解差分特征与线性逼近已成为分组密码的差分与线性攻击研究热点。本段落提出了一种面向半个字节MILP模型自动搜索密码算法中差分特征与线性逼近的方法,并对轻量级LED密码进行了分析,以较少的变量和约束不等式求解活跃S盒的数量。实验结果显示,在4轮运算中至少有25个活跃S盒,这一结果与设计者的理论值一致,验证了该方法的有效性和准确性。最后,计算了LED算法的最大差分特征及线性逼近概率,并证明其能够抵抗差分和线性攻击。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MILPLED
    优质
    本研究运用混合整数线性规划(MILP)技术,深入剖析了LED加密算法的安全性能,揭示其潜在脆弱点。 基于自动化搜索算法求解差分特征与线性逼近已成为分组密码的差分与线性攻击研究热点。本段落提出了一种面向半个字节MILP模型自动搜索密码算法中差分特征与线性逼近的方法,并对轻量级LED密码进行了分析,以较少的变量和约束不等式求解活跃S盒的数量。实验结果显示,在4轮运算中至少有25个活跃S盒,这一结果与设计者的理论值一致,验证了该方法的有效性和准确性。最后,计算了LED算法的最大差分特征及线性逼近概率,并证明其能够抵抗差分和线性攻击。
  • 关于S盒(2013年)
    优质
    本文于2013年探讨了对称密码算法中S盒的安全性问题,深入分析了其设计原理及面临的威胁,并提出增强安全性的方法。 S盒是大多数对称密码算法中的唯一非线性结构,其密码学特性直接影响到整个加密算法的安全性能。本段落深入探讨了美国高级加密标准AES、韩国对称加密标准SEED、欧洲对称加密标准Camellia以及中国商用密码标准SMS4这四种算法中S盒的密码学性质。文章研究了这些算法中的S盒代数特性和布尔函数特性,并分析其抵抗差分攻击和线性攻击的能力,从而揭示不同算法的安全性能差异。
  • Java开发中JVisualVM
    优质
    本文章将介绍在Java应用程序开发过程中使用JVisualVM工具进行性能监控和调优的具体方法,帮助开发者提升程序效率。 JVisualVM是由Sun公司提供的一个强大的性能分析工具,在Java开发过程中对于应用程序的性能优化至关重要。从JDK 6.0版本开始,该工具就已经作为默认组件集成在JDK中,并且无需额外安装。 使用JVisualVM非常方便:只需配置好环境变量,通过命令行输入“jvisualvm”或直接导航至JDK安装目录下的bin文件夹启动即可运行。相比其他一些需要代理启动的性能分析工具,JVisualVM的优势在于可以直接监控已用JDK运行的应用程序,无需额外设置。 对于本地机器上的应用程序来说,使用JVisualVM进行监测非常简单;而对于远程计算机上的应用,则需在启动时添加特定参数如`-Dcom.sun.management.jmxremote=true`, `-Dcom.sun.management.jmxremote.port=9090`, `-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false` 和 `-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false`,确保目标主机的IP地址可以通过网络解析,并且与JVisualVM在同一网络环境中。 此外,用户还可以通过安装插件来增强JVisualVM的功能。例如,在Tools菜单中选择Plugins可以添加如VisualGC和JConsole等插件以扩展其功能。需要注意的是,在使用某些特定功能(比如启用VisualGC)时,可能需要在远程服务器上启动jstatd代理服务,并解决权限相关的问题。 总的来说,JVisualVM为开发者提供了多种视图来帮助分析性能问题:例如线程视图可以查看应用程序中各个线程的状态;CPU和内存分析可以帮助识别代码中的热点和潜在的内存泄漏。通过Profile功能还可以对程序进行采样分析以了解哪些方法消耗了大量的CPU时间。 掌握如何使用JVisualVM能够大大提升开发者在面对Java应用性能问题时解决问题的能力,因此建议开发人员熟练运用这一工具。
  • SET协议与改
    优质
    本文深入探讨了SET(安全电子交易)协议的安全机制,并提出对其安全性进行详细分析及可能的改进方案,以增强在线支付系统的防护能力。 SET协议的安全性分析与改进以及对SET模型的分析及算法改进。
  • JS按JSON中某一属数据
    优质
    本文章介绍了一种使用JavaScript依据JSON对象中的特定属性高效地将数据分类和组织的方法,旨在帮助开发者简化复杂的数组操作。 在JavaScript中根据JSON数据中的特定属性进行分组是一项常见的操作,尤其是在处理表格、列表或其他需要聚合的数据展示场景下。本篇文章将详细介绍如何使用JS实现这一功能,并以题目给出的例子为示例,我们将依据`Group`属性对数据进行分类。 我们先来看一下提供的JSON数据: ```json [ {Group:1, Groupheader:质量管理, Leftimg:, Left:, Min:, Right:, Rightimg:}, {Group:1, Groupheader:, Leftimg:, Left:, Min:质量巡检, Right:, Rightimg:}, {Group:2, Groupheader:设备管理, Leftimg:, Left:, Min:, Right:, Rightimg:}, {Group:2, Groupheader:, Leftimg:, Left:, Min:设备专业点检, Right:, Rightimg:}, {Group:2, Groupheader:, Leftimg:, Left:, Min:设备日检, Right:, Rightimg:}, {Group:2, Groupheader:, Leftimg:, Left:, Min:设备周检, Right:, Rightimg:}, {Group:2, Groupheader:, Leftimg:, Left:, Min:设备月检, Right:, Rightimg:} ] ``` 这是一个由多个对象组成的数组,每个对象都有`Group`属性。我们需要根据这个属性来分组。 以下是实现该功能的JS代码: ```javascript var arr = [* 上述JSON数据 *]; var map = {}, dest = []; // 遍历原始数据数组 for (let i = 0; i < arr.length; i++) { let ai = arr[i]; // 如果map中不存在当前对象的Group值作为键,则创建新分组 if (!map[ai.Group]) { dest.push({ Group: ai.Group, data: [ai] }); map[ai.Group] = ai; // 将当前对象存入map,作为该分组的代表 } else { // 如果map中存在当前对象的Group值作为键,则找到对应分组并添加当前对象 for (let j = 0; j < dest.length; j++) { let dj = dest[j]; if (dj.Group == ai.Group) { dj.data.push(ai); // 将当前对象添加到已有的分组中 break; } } } } // 输出分组后的结果 console.log(JSON.stringify(dest)); ``` 在这个过程中,我们使用了两个辅助数据结构:`map`和`dest`。`map`用于快速查找某个`Group值是否已经存在于分组中,而`dest则用来存储最终的分组结果。 首先遍历原始数组,对于每个对象检查其在`map中的键是否存在对应的Group值。如果不存在,则创建一个新的分组,并将当前的对象放入到新的分组内同时存入`map`, 以便后续可以快速查找是否已存在该分组。 若已经存在于`map中,则需要遍历`dest数组,找到对应分组后, 将此对象添加至对应的data数组。 最后,我们使用console.log打印出结果,并可以通过HTML页面的元素展示出来。通过这种方式,我们可以根据JSON数据中的特定属性(如Group)对数据进行高效的分类处理和进一步的数据操作及显示需求。该方法适用于各种需要按属性聚合数据的情境下,例如统计分析、数据可视化等场景中使用。
  • PHPMD5与解
    优质
    本教程介绍如何在PHP中使用MD5算法进行数据加密,并探讨了MD5不可逆特性及其实用场景。 本段落主要介绍了如何使用PHP结合MD5实现加密解密方法,并涉及了字符串操作及加密解密算法的实现技巧。需要相关资料的朋友可以参考该内容。
  • 关于PRESENTMILP研究论文.pdf
    优质
    本文深入探讨了利用混合整数线性规划(MILP)技术对PRESENT分组密码算法进行安全性的详细分析,旨在揭示其潜在的安全弱点并评估其实用价值。 CHES2007上提出的PRESENT算法是一种轻量级的分组密码算法,密钥长度分为80位和128位两个版本。攻击者使用包括不可能差分分析在内的多种方法对其进行研究。MILP(混合整数线性规划)通常用于解决商业经济中的优化问题,并且这种方法可以有效减少设计与密码分析所需的工作量。通过应用MILP对PRESENT算法进行不可能差分分析,最终获得了该算法的最优解特征。
  • JavaParserJava代.zip
    优质
    本项目通过JavaParser库解析和遍历Java源代码,提取并分析程序中的方法调用链,旨在帮助开发者理解复杂的代码结构及依赖关系。 JavaParser是一个强大的开源库,主要用于解析、操作和生成Java源代码。这个压缩包中的内容可能包含了一系列使用JavaParser进行代码分析的示例或工具,特别是关于方法调用链的分析。这种方法调用链分析在软件工程中具有重要的应用价值,比如代码审查、性能优化、依赖关系理解以及重构等。 我们需要了解JavaParser的工作原理:它能够将Java源代码文件(.java)转化为抽象语法树(AST)。在这个树结构中,每个节点代表源代码的一个部分,如类、方法或变量声明。通过遍历和操作这棵树,我们可以方便地对源代码进行各种分析。 在Java代码中,方法调用是程序执行流程的关键部分。一个方法调用链通常表示一个方法调用另一个方法,后者可能再调用其他的方法,形成一个链式结构。这种链条可以帮助我们理解代码的执行流程,并找出潜在的问题,例如循环引用、递归调用或者过深的调用层次可能导致的性能问题。 基于JavaParser进行方法调用链分析的基本步骤如下: 1. **读取源代码**:使用JavaParser解析源代码文件并生成对应的AST。 2. **遍历AST**:在AST中寻找`MethodCallExpr`节点,这些节点代表了方法调用。每遇到一个这样的节点时,提取出被调用的方法名和调用者信息。 3. **构建调用图**:根据找到的方法调用信息来建立一个调用图,在该图的每个节点表示一个方法,并且边则表示方法之间的相互关系。 4. **分析调用链**:通过在所建的调用图上进行进一步的操作,可以揭示最长路径、最短路径或者循环引用等问题的存在,从而帮助我们了解代码复杂性的情况。 5. **应用分析结果**:利用上述步骤得到的结果来优化代码,例如减少不必要的间接方法调用或避免循环依赖,并改进设计以提高可读性和维护性。 除了基本的分析之外,还可以进行更复杂的操作: - **静态分析**:检查代码中是否存在潜在的问题,如未定义的方法调用、空指针异常等。 - **性能分析**:识别可能导致性能瓶颈的方法调用链,例如深度递归或频繁执行耗时的操作方法。 - **重构建议**:给出自动化重构的建议以提高效率和质量,比如提取重复代码片段、简化复杂的调用关系或者优化接口设计。 JavaParser库还提供了修改及生成新的源代码的功能。结合其他工具和框架如Lombok或ASM等,可以实现更高级别的代码分析与转换任务。 此压缩包中的资源对于理解和实践Java代码的调用链分析非常有帮助,无论是新手还是经验丰富的开发者都能从中受益。通过深入学习并应用JavaParser技术,我们可以更好地理解及优化Java程序的质量和效率。
  • Excel多元回归
    优质
    本简介介绍了如何使用Excel工具进行多元回归分析,包括数据准备、函数应用及结果解读等步骤,帮助用户掌握数据分析技能。 使用Excel进行多元回归分析时,请确保你使用的Excel是专业版或企业版,并且已经安装了所有必要的组件。