随机序列值组合测量及其高斯曲面拟合可视化研究

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“没有网络安全,就没有国家安全”。网络安全对于每一个国家都是事关国家安全和国家发展、事关国民工作生活的重大问题。作为保护网络的主要方法之一,流密码以其快速加解密等特性一直在网络协议安全、通信加密等需要快速加解密的领域发挥着主要作用。而流密码算法的安全性很大程度上取决于所产生的密钥流的好坏。密钥流的好坏和组成密钥流的伪随机序列的随机性有着密切的联系。因此对流密码算法产生的伪随机序列的随机性的研究和分析在流密码研究领域尤其重要。对伪随机序列的分析,目前多使用数学统计方法,通过测量和对比伪随机序列与随机序列的统计分布特性从而得出结论。  本文从变值逻辑理论的角度出发,针对RC4和HC256算法进行可视化和高斯曲面拟合分析,取得以下主要成果:  (1).建立了变值组合测量及高斯曲面拟合可视化体系,使用变值组合测量方法对伪随机序列进行变值转换和组合测量,并利用三维组合可视化方法和高斯曲面拟合方法对测量形成的变值组合测度进行分析,提供更多的序列内部组成信息,为改进序列质量提供参考。  (2).选用RC4算法和HC256算法作为测试算法,对两种算法所产生的伪随机序列进行测量、可视化。在研究过程中,发现由RC4和HC256所产生的伪随机序列在变值组合测量方法和可视化方法下呈现类高斯曲面分布和正态曲线分布的现象。  (3).改进了高斯曲面拟合方法,利用最小二乘法和改进后的高斯曲面公式和正态曲线公式对研究中出现的类高斯曲面分布的三维不规则离散数据点和类正态曲线分布的不规则离散数据点进行数据拟合,得到了适配的拟合效果,为伪随机序列的变值分析提供公式化研究途径。
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