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LSFR伪随机数生成器和RC4流加密算法。

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简介:
所有代码均整合在一个CPP文件中,并未进行分离。基于系统时间作为种子,并借助反馈移位寄存器进行运算,具体而言,f函数负责对第1、5、6和7位的比特位进行异或操作。

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客服
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  • LSFRRC4
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    本文探讨了线性反馈移位寄存器(LFSR)和RC4算法在流加密中的应用,重点分析这两种方法生成伪随机数的特点及安全性。 所有代码放在一个CPP文件中,没有分开。LSFR根据系统时间作为种子,利用反馈移位寄存器实现,并且f函数为第1、5、6、7位的异或运算。
  • Mickey
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    Mickey伪随机数生成器是一款高效、轻量级的密码学安全伪随机数生成工具,特别适用于资源受限的嵌入式系统和物联网设备。 Mickey伪随机数发生器的编写可以在Code::Blocks环境中完成。
  • MT19937
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    MT19937是一种广泛使用的伪随机数生成算法,以其高质量的随机性、长周期和快速性著称,在统计模拟和加密等领域应用广泛。 著名的MT19937伪随机数发生器的C源码被广泛使用。这段代码实现了Mersenne Twister算法,能够生成高质量的伪随机数序列。
  • CTR_DRBG
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    CTR_DRBG是一种基于密码学的伪随机数生成器,作为NIST标准的一部分,用于安全系统中产生高质量的加密密钥和随机数据。 CTR_DRBG(Counter Deterministic Random Bit Generator)是NIST(美国国家标准与技术研究所)在SP 800-90A标准中定义的一种伪随机数生成器(PRNG)。它基于块密码操作模式中的计数器(CTR)模式,通过加密一个递增的计数器值来产生随机性。在这个实例中,我们专注于使用mbed TLS库中的CTR_DRBG实现,该库是一个广泛使用的开源加密库,适用于各种嵌入式和服务器端应用。 1. **CTR模式**: CTR模式是一种流密码模式,将块密码转换为流密码。在CTR模式下,明文和密文都是通过将块密码作用于一个可变的初始向量(IV)生成的序列来处理的。每次加密时,IV都会递增,确保了即使相同的明文在不同的加密过程中也会产生不同的密文。 2. **DRBG(Deterministic Random Bit Generator)**: DRBG是一种根据确定性算法生成伪随机数的机制。NIST SP 800-90A标准定义了三种DRBG类型:CTR、HMAC和Hash。CTR_DRBG使用CTR模式的块密码作为核心,结合一个熵源(如系统随机数生成器)来提供随机性。 3. **mbed TLS库**: mbed TLS是一个轻量级的SSL/TLS协议实现,包括加密算法、哈希函数和伪随机数生成器。这个库广泛应用于物联网设备、移动应用和嵌入式系统,因为它具有小体积、高效且易于集成的特点。 4. **CTR_DRBG实现**: 在mbed TLS中,CTR_DRBG实现了NIST SP 800-90A标准的CTR模式DRBG。使用时,首先需要初始化,通常需要提供熵输入和个人化字符串(可选),这些可以增加生成随机数的不可预测性。初始化后,可以调用生成函数获取所需的伪随机字节。 5. **VS2015集成**: Visual Studio 2015是一个流行的Windows开发环境,支持C++编程。将mbed TLS库集成到VS2015项目中需要配置包含路径、链接库以及可能的编译选项。然后可以编写代码利用mbed TLS的CTR_DRBG功能。 6. **代码示例**: 初始化CTR_DRBG可能如下所示: ```cpp mbedtls_ctr_drbg_context drbg; mbedtls_ctr_drbg_seed(&drbg, mbedtls_entropy_func, &entropy, (const unsigned char *) my personalization string, strlen(my personalization string)); ``` 生成伪随机字节: ```cpp unsigned char buf[100]; mbedtls_ctr_drbg_random(&drbg, buf, sizeof(buf)); ``` 记住,每次使用后需要清理资源: ```cpp mbedtls_ctr_drbg_free(&drbg); ``` 7. **安全性和性能**: CTR_DRBG的安全性依赖于其使用的块密码和熵源的质量。正确配置和使用时,它可以提供强大的随机性,适合用于密钥生成、会话标识等安全敏感的应用场景。在性能方面,由于CTR模式的并行特性,CTR_DRBG通常能提供良好的速度。 这个实例中的压缩包文件可能包含了使用VS2015和mbed TLS实现CTR_DRBG的源代码,可以作为一个学习和参考的起点,帮助理解如何在实际项目中集成和使用这种随机数生成器。通过研究代码,可以深入了解CTR模式和mbed TLS库的内部工作原理,以及如何在C++环境中进行安全的随机数生成。
  • Python-DRBG:用于Python的安全
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    Python-DRBG是一款为Python设计的安全随机数生成库,它遵循NIST标准提供高度可靠的伪随机数生成服务,适用于需要强加密保障的应用场景。 该Python库提供了一个加密安全的伪随机数生成器,并实现了指定的HMAC_DRBG(SHA-512)。为了简化使用,当前版本不追踪种子周期,因此generate函数始终返回请求的确切字节数。用户需要定期手动重置PRNG。 此库已经通过NIST提供的测试向量进行了验证。要运行这些测试,请执行以下命令: ``` $ python hmac_drbg_tests.py Passed all 224 tests. ```
  • RC4
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    RC4是一种广泛使用的流密码加密算法,以其高效性和相对简单的实现而闻名,常用于无线通信和互联网数据传输中保护信息安全。 这是我写的RC4加密算法代码,可能还有不少需要改进的地方,请大家指正和支持,谢谢!
  • 基于3-DES设计
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    本项目旨在设计一种基于3-DES加密算法的高效伪随机数生成器,以增强密码学应用中的安全性和随机性。 这是一款随机数生成软件,能够生成指定范围内的不重复的随机数。
  • RC4 与解
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    RC4是一种广泛使用的流密码加密算法,以其高效的性能和简便的操作流程,在数据加密标准中占据重要地位。它通过生成伪随机数序列来实现信息的加密与解密过程。 RC4的C++算法实现包含加密解密过程的完整代码,简单地实现了RC4。
  • 程序
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    简介:伪随机数生成程序是一种算法,用于产生一系列看似随机但实际上可预测的数字序列,在计算机科学和统计学中广泛应用。 产生伪随机数的一个C程序可以进行修改以调整生成的数值范围。