分组密码检测方法与评估模型研究

分组密码在信息安全领域有着广泛的应用。密码算法标准化掀起了算法设计分析的新高潮，也使得密码算法的检测和评估成为新的研究热点。如何对分组密码进行科学合理的检测评估是一个复杂的系统工程，涉及到很多理论和技术问题。 本文对其中存在的关键问题：随机性检测项目相关性和参数选择、针对分组密码设计新的检测方法、快速检测技术以及合理实用的量化评估模型等内容进行了研究，取得了一系列的成果。这些研究成果将会促进密码算法检测分析自动化及密码评估实用化的发展，也会为密码算法标准化和密码检测标准化提供理论和技术支持。 具体而言，本文的研究成果可以总结为以下5个方面： 1) 对随机性检测项目相关性进行了研究:推导出了二元推导检测与自相关检测在参数为2k时的等价关系；提出了检测项目相关度的概念,并利用熵值法对检测项目相关度进行量化度量。该研究结果为随机性检测的项目选择提供了理论依据。 2) 对随机性检测参数选择进行了研究：首先推导出独立参数应满足的条件，以此为基础设计了一个用于检测两个参数之间依赖关系的假设检验算法。该研究结果为随机性检测的参数选择提供了一种可操作的手段。 3) 针对分组密码的特点，设计了一个新的统计检测方法。该方法以分组长度为基本单位，充分利用统计检测模型通用、自动化程度高的优势，可以一定程度上反映出分组密码抵抗积分攻击的能力。 4) 对分组密码组件检测方法的快速实现进行了研究，提出一个基于阈值过滤的S盒透明阶检测方法。该方法通过引入阈值去掉大量无效的运算，从而大幅提高了S盒透明阶的计算速度。该研究结果为大规模S盒的实用化提供了技术支持。 5) 对分组密码量化评估进行了研究，给出了一个基于模糊多准则决策的综合评估模型。其中采用隶属度函数对检测结果进行模糊化处理,能够反映出指标的连续、渐变特点,有效解决了单纯的阈值方法造成的评估信息丢失问题，也为量化评估提供了基础。该评估模型为分组密码的综合评估提供了新思路。