【摘 要】
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针对密码体制识别研究缺乏对分组密码工作模式识别的现状,提出一种基于决策树的分组密码工作模式识别方案并应用于国密SM4分组密码算法。在CBC、CFB、OFB、CTR工作模式下对大量文本文件进行加密,得到密文文件,同时构造训练阶段和测试阶段所需要的特征向量空间。在训练阶段通过对特征空间的学习生成决策树,在测试阶段根据生成的决策树进行决策,将决策值与标签值相比较得到分类结果。在训练和测试阶段分别构建混合分类模型、混合文本大小分类模型和一对一分类模型,实验结果表明,混合分类模型和混合文本大小分类模型的分类正确识别
【机 构】
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西安邮电大学网络空间安全学院,西安邮电大学无线网络安全技术国家工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872292),青海省基础研究计划项目(2020-ZJ-701)。
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针对密码体制识别研究缺乏对分组密码工作模式识别的现状,提出一种基于决策树的分组密码工作模式识别方案并应用于国密SM4分组密码算法。在CBC、CFB、OFB、CTR工作模式下对大量文本文件进行加密,得到密文文件,同时构造训练阶段和测试阶段所需要的特征向量空间。在训练阶段通过对特征空间的学习生成决策树,在测试阶段根据生成的决策树进行决策,将决策值与标签值相比较得到分类结果。在训练和测试阶段分别构建混合分类模型、混合文本大小分类模型和一对一分类模型,实验结果表明,混合分类模型和混合文本大小分类模型的分类正确识别
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