CN112926098A - 哈希值计算方法及其数字签名方法 - Google Patents

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CN112926098A CN202110268773.8A CN202110268773A CN112926098A CN 112926098 A CN112926098 A CN 112926098A CN 202110268773 A CN202110268773 A CN 202110268773A CN 112926098 A CN112926098 A CN 112926098A
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Abstract

本发明公开了一种哈希值计算方法，包括构建基于分组粗粒化玻色采样的哈希函数的模型，包括构建生成算法、分组粗粒化玻色采样算法和洗牌算法；输入通过生成算法生成一系列符合玻色采样的输入；将结果分别输入到分组粗粒化玻色采样算法模型中得到一系列最大概率标签；使用洗牌算法对得到的结果进行打乱得到哈希值。本发明还公开了一种包括所述哈希值计算方法的字签名方法。本发明生成了一种基于物理系统的量子特性的密码学单向函数，安全高效地确认了数字签名的准确性和安全性，而且不会受到外界的攻击。

Description

哈希值计算方法及其数字签名方法
技术领域
本发明具体涉及一种哈希值计算方法及其数字签名方法。
背景技术
当前社会的发展更加趋向于无纸化办公和数字化办公。无纸化办公对于现在的环境保护和办公效率的提高都具有重要的作用。在无纸化办公和数字化办公中，为了保证数据和隐私的安全性，需要频繁进行签名确认。但是，在签名确认这一流程中，容易出现泄漏签名、被别人代签等问题，因此需要采用数字签名的方法。数字签名是信息的发送者才能产生的、别人无法伪造的一段数字串，这段数字串同时也是对信息的发送者发送信息真实性的一个有效证明。同时，数字签名也是一种类似写在纸上的、普通的物理签名，同时还是使用了公钥加密领域的技术来实现的、用于鉴别数字信息的方法。一套数字签名通常定义两种互补的运算，一个用于签名，另一个用于验证，从而可以真实准确地验证信息。数字签名是非对称密钥加密技术与数字摘要技术的应用。
在现在的加密技术中，哈希函数作为密码学的重要组成部分，在数字签名、密码保护和密钥共享等多种应用发挥了重要作用。现在经典的哈希函数在安全性方面主要分为两类，一种基于复杂性理论，一种基于Merkle-Damgard结构。前者结构安全但效率不高，后者的哈希函数在实践中得到了广泛的应用，如MD4、MD5、SHA-0、SHA-1、SHA-2、SHA-3、HAVAL-128和RIPEMD等。然而，上述的哈希函数均可能会受到各种潜在的攻击，产生的密码和函数不具备单一性和安全性，从而导致数据的泄露或盗取的问题。
发明内容
本发明的目的之一在于提供一种哈希值计算方法，该方法通过将玻色采样的输出分布分组粗粒化，然后生成哈希值，而且安全准确，可靠性高。
本发明的目的之二在于提供一种基于所述哈希值计算方法的数字签名方法，将哈希值作为高效准确的数字签名。
本发明提供的这种哈希值计算方法，包括如下步骤：
S1.构建基于分组粗粒化玻色采样的哈希函数的模型，包括构建生成算法g、分组粗粒化玻色采样算法和洗牌算法G；
S2.输入通过生成算法g生成一系列符合玻色采样的输入；
S3.将步骤S2产生的结果分别输入到分组粗粒化玻色采样算法模型中，得到一系列最大概率标签；
S4.使用洗牌算法G对S3得到的结果进行打乱，得到哈希值。
步骤S1所述的分组粗粒化玻色采样算法，具体为求出最大概率标签，对于单光子情况，最大概率标签μ1对应着一种连续粗粒化玻色采样方案，最大概率标签μ2对应着一种间隔粗粒化玻色采样方案，μ1和μ2中的一个被选中为单光子情况下的实际最大概率标签；对于多光子情况，其中最大概率标签v是多光子情况下出现的标签。
求出最大概率标签包括如下步骤：
A.定义将N个不可区分的光子送入M个端口的输入配置和输出配置；
B.求测量线性光学网络输出状态的玻色采样概率分布集；
C.将玻色采样概率分布集分组为单光子分布集合多光子分布集。
D.对单光子分布集和多光子分布集分别进行粗粒化，得到单光子和多光子分布集的最大概率标签。
步骤A所述的定义将N个无区分的光子送入M个端口的输入配置和输出配置，具体为将N个不可区分的光子送入M个端口中，定义输入配置和输出配置为：
输入配置为，
Figure BDA0002973409460000031
输出配置为，
Figure BDA0002973409460000032
其中|S>＝|s1,s2,...,sM>、|T>＝|t1,t2,...,tM>并满足
Figure BDA0002973409460000033
其中
Figure BDA0002973409460000034
sm表示输入中占据第m个端口的光子数，tm表示输出中占据第m个端口的光子数，N为光子的数量，M为端口的数量。
步骤B所述的求测量线性光学网络输出状态的玻色采样概率分布集，具体为测量输出状态|ψ>后得到采样概率分布，该采样概率分布如下所示：
Figure BDA0002973409460000035
其中
Figure BDA0002973409460000036
其中T是输出，Ψ是输出状态，U为均匀M×M线性光学网络酉矩阵，sM表示输入中占据第m个端口的光子数，tM表示输出中占据第M个端口的光子数，N为光子的数量，M为端口的数量，Per是矩阵积和式。
步骤C所述的将玻色采样概率分布集分组为单光子分布集合多光子分布集，具体方法为：
(1)根据玻色采样是否在个N端口检测到光子，将玻色采样概率分布集分为单光子分布集
Figure BDA0002973409460000041
和多光子分布集
Figure BDA0002973409460000042
其中
Figure BDA0002973409460000043
(2)对于单光子分布集，使用两种粗粒化方式计算单光子分布集的最大概率标签。第一种使用连续粗粒化玻色采样方案，将单光子分布集
Figure BDA0002973409460000044
划分为d个不相交的子集
Figure BDA0002973409460000045
其中，
Figure BDA0002973409460000046
(图3)，第j个标签对应的概率表示为
Figure BDA0002973409460000047
对应的最大概率标签μ1满足条件
Figure BDA0002973409460000048
第二种使用间隔粗粒化玻色采样方案，将单光子分布集
Figure BDA0002973409460000049
划分为d个不相交的子集
Figure BDA00029734094600000410
其中，
Figure BDA00029734094600000411
(图4)，第j个标签对应的概率表示为
Figure BDA00029734094600000412
对应的最大概率标签μ2满足条件
Figure BDA00029734094600000413
最终，两种方案得到的最大概率标签μ1和μ2中的一个作为单光子最大概率标签μ。
对于多光子分布集，使用一种相交的粗粒化方式计算多光子分布集的最大概率标签。将多光子分布集
Figure BDA00029734094600000414
划分为M个相交的子集
Figure BDA00029734094600000415
其中，
Figure BDA00029734094600000416
第j个标签对应的概率表示为
Figure BDA00029734094600000417
对应的最大概率标签v满足条件
Figure BDA00029734094600000418
步骤S1所述的生成算法g，具体为输入通过生成算法g生成一系列符合玻色采样的输入；玻色采样的输入x0＝x时，依次计算
Figure BDA00029734094600000419
其中x(0)＝x，
Figure BDA00029734094600000420
Figure BDA00029734094600000421
0<j<k，k为算法g迭代次数，初始j＝1，N为光子的数量，M为端口的数量，
Figure BDA0002973409460000051
为输入的配置，求出满足玻色采样的生成算法g，
Figure BDA0002973409460000052
步骤S3所述的将步骤S2产生的结果分别输入到分组粗粒化玻色采样算法模型中，得到一系列最大概率标签，具体为：给定固定值k，将步骤S2得到的输出x(j)，作为分组粗粒化玻色采样算法的输入，将会得到这个输入对应的单光子的最大概率标签
Figure BDA0002973409460000053
和
Figure BDA0002973409460000054
以及多光子的最大概率标签vj；重复步骤S3共L次，得到的最大概率标签处理方法如下：
a.若L次得到的
Figure BDA0002973409460000055
都相同，此时
Figure BDA0002973409460000056
b.若L次得到的
Figure BDA0002973409460000057
不完全相同且N次得到的
Figure BDA0002973409460000058
都相同，此时
Figure BDA0002973409460000059
c.若L次得到的
Figure BDA00029734094600000510
不完全相同且N次得到的
Figure BDA00029734094600000511
也不完全相同，此时令j＝j-1，并重新步骤S2的计算；
d.若L次得到的vj都相同，此时v＝vj；
e.若L次得到的vj不完全相同，此时v＝(μ×j)％M；
f.若j＝k，则输出{μ1,μ2,...,μk}和{v1,v2,...,vk}，否则重复步骤S3。
步骤S4使用洗牌算法G对步骤S3得到的结果进行打乱，将得到的哈希值作为数字签名，具体为洗牌算法G包括一个range串和若干个scratch串，range串为分组粗粒化玻色采样的单光子最大概率标签，scratch串为分组粗粒化玻色采样的多光子最大概率标签；步骤S4具体为，根据步骤S3得到的输出{μ1,μ2,...,μk}和{v1,v2,...,vk}，令{μ1,μ2,...,μk}为洗牌算法G的range串，{v1,v2,...,vk}为洗牌算法G的scratch串；将range串和scratch串进行打乱，range串为分组粗粒化玻色采样的单光子最大概率标签，scratch串为分组粗粒化玻色采样的多光子最大概率标签；最终得到打乱之后的数据作为哈希值。
一种基于上述哈希值计算方法的数字签名方法，包括如下步骤：
1)将要签名的数据转换成二进制值x；
2)将步骤1)得到的二进制值x作为输入数据，输入到上述哈希值计算方法中，得到最终的哈希值计算结果；
3)将步骤2)得到的哈希值计算结果作为固定的数字签名，完成最终的数字签名。
本发明提供的这种哈希值计算方法及其数字签名方法，生成了一种基于物理系统的量子特性的密码学单向函数，安全高效地确认了数字签名的准确性和安全性，而且不会受到外界的攻击。
附图说明
图1为本发明的哈希值计算方法流程示意图。
图2为本发明的基于分组粗粒化玻色采样的哈希函数的模型结构示意图。
图3为本发明的一种连续粗粒化玻色采样方案示意图。
图4为本发明的一种间隔粗粒化玻色采样方案示意图。
图5为本发明的基于所述哈希值计算方法的数字签名方法流程示意图。
具体实施方式
如图1为本发明的哈希值计算方法流程示意图。一种基于分组粗粒化玻色采样的哈希函数及其数字签名方法，该方法包括如下步骤：
S1.构建基于分组粗粒化玻色采样的哈希函数的模型，包括构建生成算法g、分组粗粒化玻色采样算法和洗牌算法G；
S2.输入通过生成算法g生成一系列符合玻色采样的输入；
S3.将S2步骤产生的结果分别输入到分组粗粒化玻色采样算法模型中，得到一系列最大概率标签；
S4.使用洗牌算法G对S3得到的结果进行打乱，得到哈希值。
如图2为本发明的基于分组粗粒化玻色采样的哈希函数的模型结构示意图。哈希值计算方法包括生成算法g、玻色采样方法、分组粗粒化方法和洗牌算法G。输入数据x到生成算法g中，生成算法g经过处理后输出若干个数据{x1,x2,…,xk}，输出的若干个数据依次经过玻色采样和分组粗粒化后输出数据
Figure BDA0002973409460000071
和
Figure BDA0002973409460000072
输出的数据经过洗牌算法G后生成最后的哈希值y，哈希值作为最后的数字签名数据。
如图3为本发明的一种连续粗粒化玻色采样方案示意图。图3的分布是一个标签的连续分布，标签bin0、标签bin1和标签bin2均为连续分布。
如图4为本发明的一种间隔粗粒化玻色采样方案示意图。一种间隔粗粒化玻色采样方案，具体为每d分配给一个标签bin0、标签bin1或标签bin2，d为概率分成的个数；一个简单的粗粒化方法是将概率分为d个不相干子集
Figure BDA0002973409460000073
其中
Figure BDA0002973409460000074
为标签，
Figure BDA0002973409460000075
步骤S1所述的分组粗粒化玻色采样算法，包括如下步骤：
A.定义将N个不可区分的光子送入M个端口的输入和输出；
B.求测量输出状态时的玻色采样概率分布集；
C.将玻色采样概率分布集分组为单光子分布集合多光子分布集；
D.对单光子分布集和多光子分布集分别进行粗粒化，得到单光子和多光子分布集的最大概率标签。
进一步地，步骤A所述的定义将N个无区分的光子送入M个端口的输入和输出，具体为将N个无区分的光子送入M个端口中，玻色采样作为提出的哈希函数的关键步骤，关系到算法的性能。考虑在非稀释条件下的玻色采样，在合理的复杂性理论假设下，模拟输出端的光子分布样本对于经典计算机来说是很难计算的。那么定义输入和输出为：|S>＝|s1,s2,…,sM>、|T>＝|t1,t2,...,tM>，并满足
Figure BDA0002973409460000081
其中
Figure BDA0002973409460000082
sm表示输入中占据第m个端口的光子数，tm表示输出中占据第m个端口的光子数，N为光子的数量，M为端口的数量。需要注意的是，由于玻色采样的输入是单光子Fock态，那么sm的范围是0或1。
因此，输入的配置为，
Figure BDA0002973409460000083
输出的配置为，
Figure BDA0002973409460000084
为了模拟玻色采样，将线性光学网络描述为一个均匀(Haar)的M×M的酉矩阵U。对于给定的|S>，输出状态为
Figure BDA0002973409460000085
因此，步骤B所述的求测量线性光学网络输出状态的玻色采样概率分布集，具体为测量输出状态|ψ>后得到采样概率分布，该概率分布如下所示：
Figure BDA0002973409460000086
其中T是输出，Ψ是输出状态，U为均匀M×M线性光学网络酉矩阵，sM表示输入的光子数占据第m个端口，tM表示输出的光子数占据第M个端口，N为光子的数量，M为端口的数量，Per是矩阵积和式。
进一步地，步骤C所述的将玻色采样概率分布集分组为单光子分布集合多光子分布集，具体方法为：
对玻色采样概率分布集分成两种类型，
Figure BDA0002973409460000091
其中
Figure BDA0002973409460000092
是单光子Fock态的情况，
Figure BDA0002973409460000093
是多光子Fock态的情况；在分组粗粒化玻色采样中，单光子和多光子的区分并不是光子探测器检测到了多少光子，而是是否在N个端口中检测到了光子。单光子情况下占据N个不同端口，而多光子情况下占据的端口模式数小于N，N为光子的数量。因此，不需要检测一个端口中有多少光子，而是用光子探测器测量每个ti在玻色采样中是否为零或非零。
步骤D所述的对单光子分布集和多光子分布集分别进行粗粒化，得到单光子和多光子分布集的最大概率标签，具体方法为：
粗粒化玻色采样作为提出的哈希函数的关键步骤，必须具有不可逆的特性，即给定线性光学网络酉矩阵U和最大概率标签μ，如果要计算输入配置|S>，有两个难点解决。首先，输出状态|ψ>的计算依赖于计算积和式Per(|S>，|T>)，已知计算积和式是#P-完全问题，难以计算。那么在给定输出配置|T>和线性光学网络酉矩阵U的情况下，无法计算输入配置。第二，最大概率标签μ是最可能的粗粒化分布，那么用最大概率标签μ来反推输出配置|T>比较困难。然而，玻色采样的实验依赖于大规模的采样次数，多光子输出的检测比较困难。为了减少样本量和利用多光子的情况，因此采用了分组粗粒化玻色采样。
(1)对于单光子分布集，使用两种粗粒化方式计算单光子分布集的最大概率标签。第一种使用连续粗粒化玻色采样方案，将单光子分布集
Figure BDA0002973409460000094
划分为d个不相交的子集
Figure BDA0002973409460000095
其中，
Figure BDA0002973409460000096
(图3)，第j个标签对应的概率表示为
Figure BDA0002973409460000097
对应的最大概率标签μ1满足条件
Figure BDA0002973409460000098
第二种使用间隔粗粒化玻色采样方案，将单光子分布集
Figure BDA0002973409460000101
划分为d个不相交的子集
Figure BDA0002973409460000102
其中，
Figure BDA0002973409460000103
(图4)，第j个标签对应的概率表示为
Figure BDA0002973409460000104
对应的最大概率标签μ2满足条件
Figure BDA0002973409460000105
最终，两种方案得到的最大概率标签μ1和μ2中的一个作为单光子最大概率标签μ。
(2)对于多光子分布集，使用一种相交的粗粒化方式计算多光子分布集的最大概率标签。将多光子分布集
Figure BDA0002973409460000106
划分为M个相交的子集
Figure BDA0002973409460000107
其中，
Figure BDA0002973409460000108
第j个标签对应的概率表示为
Figure BDA0002973409460000109
对应的最大概率标签v满足条件
Figure BDA00029734094600001010
需要注意的是，μ和v是最大概率标签的理论值，在实验中，如果两个或两个以上的标签的概率差距较小，而其中一个是真正的最大概率标签，那么最大概率标签是不确定的。
步骤S1所述的洗牌算法G，具体为使用Fisher-yates shuffle(FYS)算法进行洗牌，洗牌算法G包括一个range串和若干个scratch串，每次从range串中取出第scratch串，直到所有的range串取完为止；在经典洗牌算法中，scratch是随机生成的；但是在本算法中，range串为分组粗粒化玻色采样的单光子最大概率标签，scratch串为分组粗粒化玻色采样的多光子最大概率标签。
步骤S1所述的生成算法g，具体为输入通过生成算法g生成一系列符合玻色采样的输入；玻色采样的输入x0＝x时，依次计算
Figure BDA00029734094600001011
其中
Figure BDA00029734094600001012
Figure BDA00029734094600001013
0<j<k，k为算法g迭代次数，初始j＝1，N为光子的数量，M为端口的数量，
Figure BDA0002973409460000111
为输入的配置，求出满足玻色采样的生成算法g，
Figure BDA0002973409460000112
步骤S3所述的将步骤S2产生的结果分别输入到分组粗粒化玻色采样算法模型中，得到一系列最大概率标签，具体为：给定固定值k，将S2步骤得到的输出x(j)，作为分组粗粒化玻色采样算法的输入，将会得到这个输入对应的单光子的最大概率标签
Figure BDA0002973409460000113
和
Figure BDA0002973409460000114
以及多光子的最大概率标签vj；重复S3步骤L次，由于玻色采样过程中的采样的误差，得到的每次得到的最大概率标签不完全一样，处理方法如下：
a.若L次得到的
Figure BDA0002973409460000115
都相同，此时
Figure BDA0002973409460000116
b.若L次得到的
Figure BDA0002973409460000117
不完全相同且N次得到的
Figure BDA0002973409460000118
都相同，此时
Figure BDA0002973409460000119
c.若L次得到的
Figure BDA00029734094600001110
不完全相同且N次得到的
Figure BDA00029734094600001111
也不完全相同，此时令j＝j-1，重新步骤S2计算；
d.若L次得到的vj都相同，此时v＝vj；
e.若L次得到的vj不完全相同，此时v＝(μ×j)％M；
f.若j＝k，则输出{μ1,μ2,...,μk}和{v1,v2,...,vk}，否则重复步骤S3。
步骤S4使用洗牌算法G对步骤S3得到的结果进行打乱，将得到的哈希值作为数字签名，具体为，根据步骤S3得到的输出{μ1,μ2,...,μk}和{v1,v2,...,vk}，{μ1,μ2,...,μk}为洗牌算法G的range串，{v1,v2,...,vk}为洗牌算法G的scratch串；将range串和scratch串进行打乱，range串为分组粗粒化玻色采样的单光子最大概率标签，scratch串为分组粗粒化玻色采样的多光子最大概率标签；最终得到打乱之后的数据作为哈希值；
如图5为本发明的基于所述哈希值计算方法的数字签名方法流程示意图。该方法包括如下步骤：
1)将要签名的数据转换成二进制值x；
2)构建基于分组粗粒化玻色采样的哈希函数的模型：包括生成算法g、分组粗粒化玻色采样算法和洗牌算法G；
3)将x通过生成算法g生成一系列符合玻色采样的输入；
4)将步骤3)产生的结果分别输入到分组粗粒化玻色采样算法模型中，得到一系列最大概率标签；
5)使用洗牌算法G对步骤4)得到的结果进行打乱，其中得到的哈希值则为固定的数字签名。
同时，本哈希值计算方法可以应用到除数字签名领域的密码学的其他领域，用于给数据加密。

Claims (10)

1.一种哈希值计算方法，包括如下步骤：
S1.构建基于分组粗粒化玻色采样的哈希函数的模型，包括构建生成算法g、分组粗粒化玻色采样算法和洗牌算法G；
S2.输入通过生成算法g生成一系列符合玻色采样的输入；
S3.将步骤S2产生的结果分别输入到分组粗粒化玻色采样算法模型中，得到一系列最大概率标签；
S4.使用洗牌算法G对S3得到的结果进行打乱，得到哈希值。
2.根据权利要求1所述的哈希值计算方法，其特征在于步骤S1所述的分组粗粒化玻色采样算法，具体为求出最大概率标签，最大概率标签μ1对应着一种连续粗粒化玻色采样方案，最大概率标签μ2对应着一种间隔粗粒化玻色采样方案；其中，μ1和μ2中的一个被选中为单光子情况下的实际最大概率标签；对于多光子情况，其中最大概率标签v是多光子情况下出现的标签。
3.根据权利要求2所述的哈希值计算方法，其特征在于求出最大概率标签包括如下步骤：
A.定义将N个不可区分的光子送入M个端口的输入配置和输出配置；
B.求测量线性光学网络输出状态的玻色采样概率分布集；
C.将玻色采样概率分布集分组为单光子分布集合多光子分布集；
D.对单光子分布集和多光子分布集分别进行粗粒化，得到单光子和多光子分布集的最大概率标签。
4.根据权利要求3所述的哈希值计算方法，其特征在于步骤A所述的定义将N个无区分的光子送入M个端口的输入配置和输出配置，具体为将N个不可区分的光子送入M个端口中，定义输入配置和输出配置为：
输入配置为，
Figure FDA0002973409450000021
输出配置为，
Figure FDA0002973409450000022
其中|S>＝|s1,s2,...,sM>、|T>＝|t1,t2,...,tM>并满足
Figure FDA0002973409450000023
其中
Figure FDA0002973409450000024
sm表示输入中占据第m个端口的光子数，tm表示输出中占据第m个端口的光子数，N为光子的数量，M为端口的数量。
5.根据权利要求4所述的哈希值计算方法，其特征在于步骤B所述的求测量线性光学网络输出状态的玻色采样概率分布集，具体为测量输出状态|ψ>后得到采样概率分布，该采样概率分布如下所示：
Figure FDA0002973409450000025
其中
Figure FDA0002973409450000026
其中T是输出，Ψ是输出状态，U为均匀M×M线性光学网络酉矩阵，sM表示输入中占据第m个端口的光子数，tM表示输出中占据第M个端口的光子数，N为光子的数量，M为端口的数量，Per是矩阵积和式。
6.根据权利要求5所述的哈希值计算方法，其特征在于步骤C所述的将玻色采样概率分布集分组为单光子分布集合多光子分布集，具体方法为：
根据玻色采样是否在个N端口检测到光子，将玻色采样概率分布集分为单光子分布集
Figure FDA0002973409450000027
和多光子分布集
Figure FDA0002973409450000028
其中
Figure FDA0002973409450000029
Figure FDA00029734094500000210
步骤D所述的对单光子分布集和多光子分布集分别进行粗粒化，得到单光子和多光子分布集的最大概率标签，具体方法为：
(1)对于单光子分布集，使用两种粗粒化方式计算单光子分布集的最大概率标签；第一种使用连续粗粒化玻色采样方案，将单光子分布集
Figure FDA0002973409450000031
划分为d个不相交的子集
Figure FDA0002973409450000032
其中，
Figure FDA0002973409450000033
第j个标签对应的概率表示为
Figure FDA0002973409450000034
对应的最大概率标签μ1满足条件
Figure FDA0002973409450000035
第二种使用间隔粗粒化玻色采样方案，将单光子分布集
Figure FDA0002973409450000036
划分为d个不相交的子集
Figure FDA0002973409450000037
其中，
Figure FDA0002973409450000038
第j个标签对应的概率表示为
Figure FDA0002973409450000039
对应的最大概率标签μ2满足条件
Figure FDA00029734094500000310
最终，两种方案得到的最大概率标签μ1和μ2中的一个作为单光子最大概率标签μ；
(2)对于多光子分布集，使用一种相交的粗粒化方式计算多光子分布集的最大概率标签；将多光子分布集
Figure FDA00029734094500000318
划分为M个相交的子集
Figure FDA00029734094500000311
其中，
Figure FDA00029734094500000312
第j个标签对应的概率表示为
Figure FDA00029734094500000313
对应的最大概率标签v满足条件
Figure FDA00029734094500000314
7.根据权利要求6所述的哈希值计算方法，其特征在于步骤S1所述的生成算法g，具体为输入通过生成算法g生成一系列符合玻色采样的输入；玻色采样的输入x0＝x时，依次计算
Figure FDA00029734094500000315
其中
Figure FDA00029734094500000316
Figure FDA00029734094500000317
k为算法g迭代次数，初始j＝1，N为光子的数量，M为端口的数量，
Figure FDA0002973409450000041
为输入的配置，求出满足玻色采样的生成算法g，
Figure FDA0002973409450000042
8.根据权利要求7所述的哈希值计算方法，其特征在于步骤S3所述的将步骤S2产生的结果分别输入到分组粗粒化玻色采样算法模型中，得到一系列最大概率标签，具体为：给定固定值k，将步骤S2得到的输出x(j)，作为分组粗粒化玻色采样算法的输入，将会得到这个输入对应的单光子的最大概率标签
Figure FDA0002973409450000043
和
Figure FDA0002973409450000044
以及多光子的最大概率标签vj；重复步骤S3共L次，得到的最大概率标签处理方法如下：
a.若L次得到的
Figure FDA0002973409450000045
都相同，此时
Figure FDA0002973409450000046
b.若L次得到的
Figure FDA0002973409450000047
不完全相同且N次得到的
Figure FDA0002973409450000048
都相同，此时
Figure FDA0002973409450000049
c.若L次得到的
Figure FDA00029734094500000410
不完全相同且N次得到的
Figure FDA00029734094500000411
也不完全相同，此时令j＝j-1，并重新步骤S2的计算；
d.若L次得到的vj都相同，此时v＝vj；
e.若L次得到的vj不完全相同，此时v＝(μ×j)％M；
f.若j＝k，则输出{μ1,μ2,...,μk}和{v1,v2,...,vk}，否则重复步骤S3。
9.根据权利要求8所述的哈希值计算方法，其特征在于步骤S4使用洗牌算法G对步骤S3得到的结果进行打乱，将得到的哈希值作为数字签名，具体为洗牌算法G包括一个range串和若干个scratch串，range串为分组粗粒化玻色采样的单光子最大概率标签，scratch串为分组粗粒化玻色采样的多光子最大概率标签；步骤S4具体为，根据步骤S3得到的输出{μ1,μ2,...,μk}和{v1,v2,...,vk}，令{μ1,μ2,...,μk}为洗牌算法G的range串，{v1,v2,...,vk}为洗牌算法G的scratch串；将range串和scratch串进行打乱，range串为分组粗粒化玻色采样的单光子最大概率标签，scratch串为分组粗粒化玻色采样的多光子最大概率标签；最终得到打乱之后的数据作为哈希值。
10.一种包括权利要求1～9之一所述的哈希值计算方法的数字签名方法，其特征在于包括如下步骤：
1)将要签名的数据转换成二进制值x；
2)将步骤1)得到的二进制值x作为输入数据，输入到上述哈希值计算方法中，得到最终的哈希值计算结果；
3)将步骤2)得到的哈希值计算结果作为固定的数字签名，完成最终的数字签名。
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