CN103220128A - 一种基于随机抽位量化的混沌密码产生方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于随机抽位量化的混沌密码产生方法。为了克服现有位序列设计方法中固定抽位而使密钥序列随机性变差的问题,本发明采用随机抽位量化的方法生成伪随机密钥序列,把混沌迭代值的小数部分转换为二进制,在一个随机数的控制下随机地抽取二进制小数不同位上的“1”或“0”构成伪随机密钥序列,其控制随机数由随机性的混沌系统本身产生。随机抽位量化可以一次抽取一位,也可一次抽取多位,可以从一个混沌变量中抽取,也可从多个混沌变量中同时抽取,这些不同的抽取方式都是在随机数R的控制下完成的,所抽取的二值序列的随机性不但与混沌系统有关,而且与所采用的随机数有关,因此构成的密钥序列随机性更强,安全性更好。

Description

一种基于随机抽位量化的混沌密码产生方法
技术领域
本发明属于信息安全技术领域,具体涉及一种基于随机抽位量化的混沌密码产生方法。
背景技术
密码是保护信息安全的最有效手段和关键技术,几乎所有用到密码技术的系统都要用到密钥序列,如保密通信、密钥管理、身份认证和数字签名等。真正的随机序列理论上是最安全的,但随即序列无法再生从而无法解密,因此在实际应用中以伪随机序列来近似代替随机序列。
如何产生性能优良的伪随机序列是密码学领域的核心和关键问题。实际做法是根据一个密钥源和一个密钥序列发生器产生伪随机密钥序列,典型的是以m、GOLD等序列为代表的伪随机码序列方案。但这类伪随机密钥序列存在复杂度低、码源较少及周期较短等缺陷。混沌具有高度初值敏感性和非周期性,具备传统密码的主要特征且码源众多,因此以混沌作为密钥源产生伪随机密钥序列成为一种新的密码设计技术。目前常用的混沌伪随机序列生成方法主要有阈值量化、整数求余量化、区间量化和位序列设计方法。前三种算法较为复杂,难以快速构造性能优良的伪随机序列。位序列设计是根据一定的规则从混沌二进制迭代值中抽取序列,算法简单,运算速率快。但因固定抽取位序列而使密钥序列的随机性变差。
发明内容
本发明专利针对现有方法的不足,提供一种基于随机抽位量化的混沌密码产生方法。
本发明采用如下技术手段实现发明目的:
一种基于随机抽位量化的混沌密码产生方法,该方法包括以下步骤:
把混沌迭代值的小数部分转换为二进制,在一个随机数的控制下随机地抽取二进制小数不同位上的“1”或“0”构成混沌伪随机密钥序列,其控制随机数由具有随机性的混沌系统本身产生;对于一维混沌迭代值,一次可以抽取一位也可以抽取多位;对于多维混沌迭代值,既可以一次抽取一维迭代值中的一位或多位,也可以一次抽取多维迭代值中的一位或多位。
其中混沌伪随机密钥序列的产生方法包括以下步骤:
步骤一:混沌迭代:以混沌系统作为伪随机密钥源,对混沌系统进行迭代运算,若为连续混沌系统,需先将其离散化后进行迭代;
步骤二:产生抽位量化的控制随机数:产生控制随机数R(0 ≤ R ≤ 9),R用来控制随机抽取混沌二进制迭代值的位数,以形成伪随机序列,R由步骤一中混沌迭代值十进制小数点后随机变化的第i位数字产生,因为混沌是非周期的,在迭代的过程中每一迭代值不同且具有随机性,因此迭代值小数部分第i位的数字R会在0-9之间随机变化,第n次迭代值小数点后第i位的随机数字R由下式确定:
Figure 2013101496391100002DEST_PATH_IMAGE004
其中mod()为求余函数,R也可由随机数发生器产生;
步骤三:随机抽位量化:取混沌迭代值的小数部分,并将其转化成为n位的二进制小数,标记混沌迭代值二进制小数部分的最后一位为0,由低到高(由右到左)的位数依次由小到大标记为0, 1, 2, ∙∙∙ n-1,在随机数R的控制下:
规则一:从每次迭代值的二进制小数部分第R位开始,向前或向后抽取R个二进制序列(0或1)作为伪随机序列输出,每次抽取的起始位和位数均为随机数R
规则二:从每次迭代值的二进制小数部分第R位开始,向前抽取固定个数的二进制序列(0或1)作为伪随机序列输出,每次抽取的起始位为随机数R,但位数固定;
步骤四:循环迭代:进行下一次迭代,重复步骤一~三,如此循环往复即可获得一个混沌伪随机密钥序列,其密钥参数为系统参数和迭代的初值。
本发明的有益效果
本发明采用随机抽位量化的方法生成伪随机序列,与已有固定位数的抽位量化(固定位数的位序列设计)方法相比,本发明由于每次使用不同的随机数R随机地从混沌系统的迭代值中抽取不同的位序列,可以一次抽取一位,也可一次抽取多位,可以从一个混沌变量中抽取,也可从多个混沌变量中抽取,这些不同的抽取方式都是在随机数R的控制下完成的,所抽取的二值序列的随机性不但与混沌系统有关,而且与所采用的随机数有关,因此构成的密钥序列随机性更强,安全性更好。
附图说明
图1 基于随机抽位量化的混沌密码产生方法示意图;
图2 一般随机抽位量化原理图;
图3 Lorenz混沌连续信号波形图;
图4随机抽位量化实例原理图(每次抽取的起始位和位数均为随机数R);
图5随机抽位量化实例原理图(每次抽取的起始位为随机数R,位数固定)。
具体实施方式
下面结合附图和优选实施例对本发明作进一步的详细描述。
如图1、图2所示,对于连续混沌系统,为了进行迭代运算,首先将其离散化。设连续混沌系统为
Figure 2013101496391100002DEST_PATH_IMAGE006
根据欧拉方法
Figure 2013101496391100002DEST_PATH_IMAGE008
把连续混沌系统离散为
Figure 2013101496391100002DEST_PATH_IMAGE010
以Lorenz混沌系统为例,具体说明本发明所述基于随机抽位量化的密钥序列生成方法。
(1) 连续混沌的离散与迭代:把Lorenz混沌系统离散化,给出迭代初值
Figure 2013101496391100002DEST_PATH_IMAGE012
以及迭代步长t,进行迭代运算。Lorenz系统为
Figure 2013101496391100002DEST_PATH_IMAGE014
其连续的混沌波形如图3所示,其离散化方程为
Figure 2013101496391100002DEST_PATH_IMAGE016
abc和迭代方程的初值x 0y 0z 0为密钥参数,t为迭代步长,取密钥参数a = 10,b= 8/3,c= 28,t = 0.01,初值x 0 = 0.3858,y 0 = 0.8735,z 0 = 0.2874,第一、二次的迭代值:
x 1 = 3.40466516144999,y 1 = 3.63098471490711,z 1 = 3.87230078250397;
x 2=19.61740062692446,y 1= 19.20686091211609,z 1=18.81624817010648;
(2) 产生控制随机数:为方便描述,设由xn (或yn zn )的迭代值的十进制第i位数字产生随机数, xn 小数点后第i位的随机数字R由下式确定:
Figure 672248DEST_PATH_IMAGE004
其中mod()为求余函数,取i = 10,得第一次迭代随机数R = 4,第二次迭代随机数R = 9。
(3)随机抽位量化:把两次迭代值转化为二进制数,如图4、图5所示,分别按照规则一和规则二抽位量化,得到两次迭代后产生的密钥序列:
序列1:0100 0110 1001 111101111 110101100 101000111
序列2:10110100 10110110 10101001 11101111 10101100 01000111
当然,上述举例说明并非对本发明的限制,本发明也不仅限于上述举例,本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换,也属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1. 一种基于随机抽位量化的混沌密码产生方法,其特征在于,把混沌迭代值的小数部分转换为二进制,在一个随机数的控制下随机地抽取二进制小数不同位上的“1”或“0”构成混沌伪随机密钥序列,其控制随机数由随机性的混沌系统本身产生。
2.根据权利要求1所述一种基于随机抽位量化的混沌密码产生方法,其特征在于,通过以下步骤实现混沌伪随机密钥序列的产生:
步骤一:混沌迭代:以混沌系统作为伪随机密钥源,对混沌系统进行迭代运算,若为连续混沌系统,需先将其离散化后进行迭代;
步骤二:产生抽位量化的控制随机数:产生控制随机数R,0 ≤ R ≤ 9,R用来控制随机抽取混沌二进制迭代值的位数,以形成伪随机序列,R由步骤一中混沌迭代值十进制小数点后随机变化的第i位数字产生,因为混沌是非周期的,在迭代的过程中每一迭代值不同且具有随机性,因此迭代值小数部分第i位的数字R会在0-9之间随机变化,第n次迭代值小数点后第i位的随机数字R由下式确定:
Figure 2013101496391100001DEST_PATH_IMAGE004
其中mod()为求余函数,R也可由随机数发生器产生;
步骤三:随机抽位量化:取混沌迭代值的小数部分,并将其转化成为n位的二进制小数,标记混沌迭代值二进制小数部分的最后一位为0,由低到高的位数依次由小到大标记为0, 1, 2, ∙∙∙ n-1,在随机数R的控制下:
规则一:从每次迭代值的二进制小数部分第R位开始,向前或向后抽取R个二进制序列作为伪随机序列输出,每次抽取的起始位和位数均为随机数R
规则二:从每次迭代值的二进制小数部分第R位开始,向前抽取固定个数的二进制序列作为伪随机序列输出,每次抽取的起始位为随机数R,但位数固定;
步骤四:循环迭代:进行下一次迭代,重复步骤一~步骤三,如此循环往复即可获得一个混沌伪随机密钥序列,其密钥参数为系统参数和迭代的初值。
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