基于卷积残差网络的SM4算法分析

余玥琳, 武小年, 张润莲

桂林电子科技大学学报 ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (01) : 75 -79.

PDF
桂林电子科技大学学报 ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (01) : 75 -79. DOI: 10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2023.01.007

基于卷积残差网络的SM4算法分析

作者信息 +

Author information +
文章历史 +
PDF

摘要

由于密码分析与深度学习之间天然的相似性,各种深度学习技术开始被应用于密码分析中。为分析国密SM4算法的安全性,采用卷积残差网络构建模型,搜索SM4算法差分区分器。模型基于选择的明文差值和数据集进行训练,通过数据处理、参数和函数的优化,构造了3~8轮差分区分器。测试结果表明,模型可以对SM4算法低轮数加密的密文对与随机数据进行区分,但随着轮数的增加,模型已无法有效区分密文对和随机数据。结果表明,SM4算法具有良好的安全性。

关键词

SM4算法 / 卷积神经网络 / 差分区分器 / 残差网络

Key words

引用本文

引用格式 ▾
余玥琳, 武小年, 张润莲 基于卷积残差网络的SM4算法分析[J]. 桂林电子科技大学学报, 2023, 43(01): 75-79 DOI:10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2023.01.007

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

AI Summary AI Mindmap
PDF

24

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/