基于熵源验证的分组密码识别方案OA
Block Cipher Recognition Scheme Based on Entropy Source Validation
现有的密码算法识别方案基于信息熵和随机性检测方法设计密文特征,存在识别准确率较低的问题.按照熵值估计方法提取密文特征,采用包含逻辑回归、支持向量机和决策树在内的5种常用机器学习算法,对DES、AES、3DES、Blowfish和CAST共5种分组密码进行分类实验.实验结果表明,基于熵源验证的识别方案能够对分组密码的工作模式进行有效区分,分类准确率达99%.同时,在ECB模式下对DES和AES的二分类识别准确率达95%,五分类实验识别准确率达62.…查看全部>>
The existing cryptographic algorithm identification schemes are mainly based on informa-tion entropy and randomness testing methods to design ciphertext features,which has the problem of low classification accuracy.In this paper,ciphertext features are extracted according to the entropy es-timation method,and five common machine learning algorithms including logistic regression,support vector machine,and decision tree are used to conduct classification exper…查看全部>>
张家渟;李莘玥;顾纯祥
信息工程大学,河南 郑州 450001||河南省网络密码技术重点实验室,河南 郑州 450001安徽师范大学,安徽 芜湖 241000信息工程大学,河南 郑州 450001||河南省网络密码技术重点实验室,河南 郑州 450001
计算机与自动化
密码算法识别特征提取熵源验证机器学习随机性检测
cryptographic algorithm identificationfeature extractionentropy source validationma-chine learningrandomized detection
《信息工程大学学报》 2024 (4)
472-477,6
国家自然科学基金(61772548,23456789)河南省优秀青年基金(222300420099)
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