JP4351105B2

JP4351105B2 - ハッシュ値生成装置及びハッシュ値生成プログラム

Info

Publication number: JP4351105B2
Application number: JP2004107684A
Authority: JP
Inventors: 秀俊奥富
Original assignee: Toshiba Information Systems Japan Corp
Current assignee: Toshiba Information Systems Japan Corp
Priority date: 2004-03-31
Filing date: 2004-03-31
Publication date: 2009-10-28
Anticipated expiration: 2024-03-31
Also published as: JP2005292481A

Description

この発明は、電子署名、電子証明書、電子認証、メッセージ改竄防止、改竄検知ないしウイルスチェック及びファイル管理などの情報セキュリティに用いると好適なハッシュ値を生成するためのハッシュ値生成装置及びハッシュ値生成プログラムに関するものである。

情報セキュリティに用いられるハッシュ関数は、証拠生成側と認証側のように対向する複数の装置間で使用される関係上、暗号方式と同様に、いかなるアーキテクチャにおいても全く同一の結果が得られることを要請される。一般的なハッシュ値生成は、ブロック暗号を得る構成と同様の構造を有しており、例えば特許文献１、２に見られるように多段に渡るデータ拡散処理が用いられる。

特開２００２−１６２９０２号公報特開２００２−１６２９０４号公報

一方、情報の秘匿化という観点からはカオス暗号が注目されている。カオス生成については、一般的に浮動小数点演算が用いられることが多い。しかしながら、浮動小数点演算を用いる場合には、プロセッサアーキテクチャの相違などにより、対向する複数の装置間で同一の値を得ることは困難である。

本発明は上記のような従来におけるハッシュ値生成における問題点を解決せんとしてなされたもので、その目的は、シンプルな構成でありながら強力な情報攪乱を実現するハッシュ値生成装置を提供することである。また、特殊な演算補正手法などを用いることなく、いかなるプロセッサアーキテクチャによっても演算互換性を保つことができ、しかもコプロセッサ類を用いる必要がなく、汎用のプロセッサによる基本演算のみで実現可能なハッシュ値生成装置を提供する。また、このハッシュ生成をプロセッサにより実現させるためのハッシュ値生成プログラムを提供する。

本発明のハッシュ値生成装置は、与えられるデータに基づきカオス演算を行うカオス演算部と、このカオス演算部が実行するカオス演算に用いる関数についてパラメータ変化を生じさせるパラメータ可変部と、前記カオス演算部による演算結果に基づきカオスノイズを抽出するカオスノイズ抽出部とを、それぞれが具備する複数のカオスノイズ生成単位と、前記各カオスノイズ生成単位に具備されている各カオスノイズ抽出部の出力に対し順次に排他的論理和演算を行う第１の論理和演算部と、を具備する１次累計部と、与えられるデータに基づきカオス演算を行うカオス演算部と、このカオス演算部が実行するカオス演算に用いる関数についてパラメータ変化を生じさせるパラメータ可変部と、前記カオス演算部による演算結果に基づきカオスノイズを抽出するカオスノイズ抽出部とを具備する１つのカオスノイズ生成単位を備え、前記第１の論理和演算部の出力を用いてカオスノイズを生成する２次拡散部と、前記１次累計部の出力と前記２次拡散部の出力の排他的論理和演算を行う第２の論理和演算部とを具備し、ハッシュ値算出の対象となる対象データを複数のブロックに分割して分割されたブロックのデータをそれぞれ前記１次累計部の各カオス生成単位へ与えてハッシュ値を生成することを特徴とする。

本発明のハッシュ値生成装置は、前記１次累計部における各カオスノイズ生成単位のパラメータ可変部はカスケード接続されており、前段のカオスノイズ生成単位のパラメータ可変部から出力されるパラメータ値を後段のカオスノイズ生成単位のパラメータ可変部へ伝達して、後段のカオスノイズ生成単位のパラメータ可変部においては、伝達されたパラメータ値を用いてパラメータ変化を生じさせることを特徴とする。

本発明のハッシュ値生成装置は、前記１次累計部における最終段のカオスノイズ生成単位のパラメータ可変部は２次拡散部におけるパラメータ可変部と接続されており、最終段のカオスノイズ生成単位のパラメータ可変部から出力されるパラメータ値を２次拡散部のパラメータ可変部へ伝達して、２次拡散部のパラメータ可変部においては、伝達されたパラメータ値を用いてパラメータ変化を生じさせることを特徴とする。

本発明のハッシュ値生成装置は、前記１次累計部における各カオスノイズ生成単位のカオス演算部はカスケード接続されており、前段のカオスノイズ生成単位のカオス演算部から出力されるカオス演算結果を後段のカオスノイズ生成単位のカオス演算部へ伝達して、後段のカオスノイズ生成単位のカオス演算部においては、伝達されたカオス演算結果を用いてカオス演算を行うことを特徴としている。

本発明のハッシュ値生成プログラムは、ハッシュ値算出の対象となる対象データからハッシュ値を生成するためにコンピュータを、ハッシュ値算出の対象となる対象データを複数のブロックに分割して分割された各ブロックのデータを用いて、カオス演算を行うカオス演算手段と、このカオス演算に用いる関数についてパラメータ変化を生じさせるパラメータ可変手段と、前記カオス演算手段による演算結果に基づきカオスノイズを抽出するカオスノイズ抽出手段とを有する複数のカオスノイズ生成単位処理手段と、前記各カオスノイズ生成単位処理手段として行われる各カオスノイズ抽出手段により抽出されたカオスノイズに対し順次に排他的論理和演算を行う第１の論理和演算手段と、により構成される１次累計処理手段と、前記第１の論理和演算手段により得られる値に基づきカオス演算を行うカオス演算手段と、このカオス演算手段が実行するカオス演算に用いる関数についてパラメータ変化を生じさせるパラメータ可変手段と、前記カオス演算手段による演算結果に基づきカオスノイズを抽出するカオスノイズ抽出手段とからなる単一のカオスノイズ生成単位処理手段により構成される２次拡散処理手段と、前記１次累計処理手段の結果と前記２次拡散処理手段の結果の排他的論理和演算を行う第２の論理和演算手段として機能させるためのプログラムであることを特徴とする。

本発明のハッシュ値生成プログラムは、前記コンピュータを前記１次累計処理手段として、各カオスノイズ生成単位処理手段のパラメータ可変手段では、前段のカオスノイズ生成単位処理手段のパラメータ可変手段にて得られるパラメータ値を後段のカオスノイズ生成単位処理手段のパラメータ可変ステップへ伝達して、後段のカオスノイズ生成単位処理手段のパラメータ可変手段においては、伝達されたパラメータ値を用いてパラメータ変化を生じさせるように機能させることを特徴とする。

本発明のハッシュ値生成プログラムは、前記１次累計処理手段における最終段のカオスノイズ生成単位処理手段のパラメータ可変手段によるパラメータ値が２次拡散処理手段におけるパラメータ可変手段へ伝達されるように前記コンピュータを機能させ、該２次拡散処理手段のパラメータ可変手段においては、伝達されたパラメータ値を用いてパラメータ変化を生じさせように前記コンピュータを機能させることを特徴とする。

本発明のハッシュ値生成プログラムは、前記１次累計処理手段において、各カオスノイズ生成単位処理手段のカオス演算手段では、前段のカオスノイズ生成単位処理手段のカオス演算手段から出力されるカオス演算結果を後段のカオスノイズ生成単位処理手段のカオス演算手段へ伝達し、後段のカオスノイズ生成単位処理手段のカオス演算手段においては、伝達されたカオス演算結果を用いてカオス演算を行うように前記コンピュータを機能させることを特徴とする。

本発明のハッシュ値生成プログラムは、前記１次累計処理手段における最終段のカオスノイズ生成単位処理手段のカオス演算手段により得られるカオス演算結果を、２次拡散処理手段におけるカオス演算手段へ伝達し、前記２次拡散処理手段のカオス演算手段においては、前記伝達されたカオス演算結果を用いてカオス演算を行うように前記コンピュータを機能させることを特徴とする。

本発明によれば、整数演算によるカオス算出を利用しているが、パラメータ可変を行っているので、シンプルな構成でありながら強力な情報攪乱を実現できる。また、特殊な演算補正手法などを用いることなく、いかなるプロセッサアーキテクチャによっても演算互換性を保つことができ、しかもコプロセッサ類を用いる必要がなく、汎用のプロセッサによる基本演算のみで実現可能である利点を有する。

以下添付図面を参照して、本発明のハッシュ生成装置、ハッシュ生成方法及びハッシュ生成プログラムの実施例を説明する。各図において、同一の構成要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

図１に、本発明に係るハッシュ生成装置の第１の実施例を示す。この実施例に係るハッシュ生成装置は、１次累計部１と２次拡散部２とを備えている。

１次累計部１には、Ｍ個のカオスノイズ生成単位１１−１〜１１−Ｍが備えられている。カオスノイズ生成単位１１−１〜１１−Ｍは同一の構成であるため、カオスノイズ生成単位１１−１を代表として説明する。カオスノイズ生成単位１１−１には、与えられるデータに基づきカオス演算を行うカオス演算部１４−１と、このカオス演算部１４−１が実行するカオス演算に用いる関数についてパラメータ変化を生じさせるパラメータ可変部１３−１と、上記カオス演算による演算結果に基づきカオスノイズを抽出するカオスノイズ抽出部１５−１とが具備されている。

このハッシュ値生成装置においては、ハッシュ値算出の対象となるＬバイトの対象データを、Ｎバイトずつの複数（Ｍ個）のブロックに分割して、分割されたブロックのデータをそれぞれ１次累計部１の各カオス生成単位１１−１〜１１−Ｍへ与えてハッシュ値を生成する。初段のカオス生成単位１１−１に対しては、Ｌバイトの対象データにおける最初のブロックのデータ（Ｎバイト）１２−１が与えられる。対象データ長がＬバイトであり、必ずしもＮバイトで割り切れるとは限らない。つまり、Ｍ分割された第Ｍブロック目（最終ブロック）のデータは、Ｎバイトであるとは限らない。そこで、第Ｍブロック目においては、Ｎバイトに満たない部分にＮバイトとなるまで所定のデータ（例えば、オール０或いはオール１）をパディングする。最終段のカオス生成単位１１−Ｍに対しては、上記のように、必要な場合にパディングを行ったＮバイトのデータ１２−Ｍが与えられる。

カオス演算部１４−１〜１４−Ｍでは、整数演算によりカオス生成を行う。ここで、整数演算化拡大設計された写像であれば、どのようなカオス写像を用いても良いのであるが、整数演算によりカオスの量子化状態総数が大幅に減少することに基づく短周期性を補完するため、第１条件として、パラメータを定期変動させる手法を採用し、第２条件として、連続した幅広いカオス領域の確保が可能な写像を設計して用いる。これらについては、本願発明者が提案した特願２００１−３４６６５８に開示の関数群と手法を用いることができる。つまり、特願２００１−３４６６５８においては、第１条件として、整数演算化カオス関数とパラメータスケジューリング関数の併用を行っており、第２条件として、例えばロジスティック写像のように、幅広い連続したカオス領域が得られない写像を用いないようにしている。

ここでは簡単のために、「変形テント写像」を例示して説明する。図２に示されるように、写像範囲［０，２Ｓ］、写像中心Ｓとした場合に、右側の写像［Ｓ，２Ｓ］は、ｘ＝２Ｓ−ｘなる処理を行うことにより、左側の写像［０，Ｓ］と同等となるので、
ｘ＝Ａ／Ｓｘ＋ｙ０（１）
と表すことができる。

上記において、Ｓ＝２^K であれば（Ｓが２の羃乗であれば）、
ｘ＝（（Ａ×ｘ）>>Ｋ）＋ｙ０（２）
（>>は、右ビットシフト演算）
のように、ビット演算によって表すことができる。この演算がカオス演算部１４−１〜１４−Ｍにより行われる。１次累計部１における各カオスノイズ生成単位１１−１〜１１−Ｍのカオス演算部１４−１〜１４−Ｍはカスケード接続されており、前段のカオスノイズ生成単位のカオス演算部から出力されるカオス演算結果を後段のカオスノイズ生成単位のカオス演算部へ伝達して、後段のカオスノイズ生成単位のカオス演算部においては、伝達されたカオス演算結果を用いてカオス演算を行う。従って、（２）式における右辺のｘは、伝達されたカオス演算結果を示している。そして、初段のカオスノイズ生成単位１１−１において用いるｘの初期値は、写像範囲内の任意の所定値を採用するものとする。

また、写像の最大値が２Ｓであるから、Ｓ＝２^K を考慮して、２Ｓ＝２^(K+1) となり、カオス信号は（Ｋ＋１）ビットである。

従って、（２）式（（１）式）では、１サイクル毎に（Ｋ＋１）ビットのカオス信号が生成され、その生成されたカオス信号の内の下位８ビットを有効乱数値として抽出することを考えると、該下位８ビットの有効乱数値（noise）は、
noise＝ｘ＆２５５（３）
（＆はビット毎のＡＮＤ演算）
である。なお、上記の下位８ビットが乱数値として有効であることは、先に挙げた特願２００１−３４６６５８において述べた通りである。この下位８ビットの抽出は、カオスノイズ抽出部１５−１〜１５−Ｍが実行する。

上記（１）式において、Ａの値が任意に指定可能なパラメータ範囲を示し、Ａ値の指定幅をΔＡとすると、Ａは
２Ｓ−ｙ０−ΔＡ≦Ａ＜２Ｓ−ｙ０（４）
の範囲となる。つまり、パラメータスケジューリング関数は、（４）式の範囲でパラメータＡの変動及びスケジューリングを行うための関数である。なお、本発明では、パラメータを変動させるための情報（可変情報）をハッシュ生成の対象データ１２−１〜１２−Ｍから得る。上記において、写像範囲を２Ｓ乃至２¹⁶とすると、前述のようにＳ＝２^K であるから、Ｋ＝１５となり、パラメータＡに関しては、ΔＡとして８１９２前後の素数を指定し、ｙ０として１以上の数を指定すれば良い。

パラメータ可変部１３−１〜１３−Ｍは、パラメータスケジューリングを行う。このパラメータスケジューリングにおいては、パラメータをカオス演算の１サイクル毎に変動させることを基本とする。また、パラメータの可変範囲は前述の（４）式により与えられる範囲であり、パラメータを変動させるための情報である可変情報をハッシュ生成の対象データ１２−１〜１２−Ｍから得るものである。

ここで、カオス演算の１サイクルにおいて８ビット（１バイト）の対象データを扱い、８ビット（１バイト）のカオス乱数を生成するものとすると、パラメータを変動させるための情報である可変情報も対象データの１バイトである。この可変情報ＫＡとしては、対象データの１バイトのバイナリ値をそのまま使用する。また、この可変情報が短期間に広範囲を巡回するようにするため、補正値ＫＡ０（２５６≦ＫＡ０＜ΔＡ−２５６）を加えて可変情報ＫＡを作成すると、
ＫＡ＝ｉｎｎ＋ＫＡ０（５）
（ｉｎｎは、対象データの１バイトのバイナリ値(0≦inn<255)）
である。

上記において、
Ａ０＝２Ｓ−ｙ０−ΔＡ：パラメータ基底値（６）
ΔＡ（素数値）：パラメータ指定可能範囲（７）
とすると、上記（４）式は、
Ａ０≦Ａ＜Ａ０＋ΔＡ（８）
と表すことができる。

そこで、パラメータスケジューリング関数を次のように与える。
Ａ＝fmod（Ａ＋ＫＡ，ΔＡ）＋Ａ０（９）
又はＡ＝fmod（Ａ＋ｉｎｎ＋ＫＡ０，ΔＡ）＋Ａ０（９’）
ここにおいて、fmod（ａ，ｂ）は、ａをｂにより割り算した場合の余りであり、例えば、fmod（７，３）は７÷３を示し、その演算結果は１である。

また、ＫＡ０、ΔＡ、Ａ０は、特にここでは定数値扱いであるから、
Ａ＝ｇ（Ａ，ｉｎｎ）（１０）
により示される関数ｇにより表現することとする。

なお、本実施例では、ハッシュ生成の対象データをＮバイト単位に分割したブロックのデータとして扱うため、Ｎ個のパラメータＡ［１］、Ａ［２］、Ａ［３］、・・・、Ａ［Ｎ］を用意し、これを
Ａ［ｊ］（１≦ｊ≦Ｎ）（１１）
とする。

ここで、１次累計部１における各カオスノイズ生成単位１１−１〜１１−Ｍのパラメータ可変部１３−１〜１３−Ｍはカスケード接続されており、前段のカオスノイズ生成単位のパラメータ可変部から出力されるパラメータ値を後段のカオスノイズ生成単位のパラメータ可変部へ伝達して、後段のカオスノイズ生成単位のパラメータ可変部においては、伝達されたパラメータ値を用いてパラメータ変化を生じさせている。

また前述の通り、各カオスノイズ生成単位１１−１〜１１−Ｍにおいて、前段のカオスノイズ生成単位のパラメータＡ［ｊ］は後段のカオスノイズ生成単位へ伝達され、後段のカオスノイズ生成単位が実行する同じサイクルにおいてパラメータ可変部が伝達されたパラメータ値を用いてパラメータ変化を生じさせている。従って、上記（９）式（９’）式は、
Ａ［ｊ］＝fmod（Ａ［ｊ］＋ＫＡ［ｊ］，ΔＡ）＋Ａ０（１２）
又は
Ａ［ｊ］＝fmod（Ａ［ｊ］＋ｉｎｎ［ｊ］＋ＫＡ０，ΔＡ）＋Ａ０
（１２’）
と表す。同じく、（１０）式は、
Ａ［ｊ］＝ｇ（Ａ［ｊ］，ｉｎｎ［ｊ］）（１３）
という関数形式で表すことができる。ここに、ｉｎｎ［ｊ］は、ｉ番目のブロック内におけるｊ番目の対象データを意味する。つまり、ｉｎｎ［ｊ］には、（ｉ−１）×Ｎ＋ｊバイト目の対象データが格納される。（１２）〜（１３）式の右辺におけるＡ［ｊ］は、前段のカオスノイズ生成単位から伝達されたパラメータを示す。

カオス関数である（２）式を次のように関数ｆを用いて表すと、ノイズ抽出式である（３）式は次のようになる。
ｘ＝ｆ（Ａ［ｊ］，ｘ）、 noise［ｊ］＝ｆ（Ａ［ｊ］，ｘ）＆２５５（１４）

上記表現により、各のカオスノイズ生成単位１１−１〜１１−Ｍでは第ｊサイクル目においては、次の通りの処理が実行される。
／／パラメータスケジューリング／／の処理では、
Ａ［ｊ］＝ｇ（Ａ［ｊ］，ｉｎｎ［ｊ］）
／／カオス演算、ノイズ抽出、ハッシュ値生成／／の処理では、
ｈ１［ｊ］＝ｈ１［ｊ］＾（ｆ（Ａ［ｊ］，ｘ）＆２５５）（１５）
（＾はビット毎のＸＯＲ、ｈ１［ｊ］は１バイトハッシュ値）
この（１５）式における排他的論理和演算は、第１の論理和演算部１６−２〜１６−Ｍにおいて行われる。つまり、各カオスノイズ抽出部１５−１〜１５−Ｍにおいては、１サイクル毎に得られる noise［ｊ］を順次につなぎ合わせてＮバイトのハッシュ値を出力する。

第１の論理和演算部１６−２〜１６−Ｍにおいては、前段のカオスノイズ生成単位から出力されたＮバイトのハッシュ値（（１５）式の右辺におけるｈ１［ｊ］をつなぎ合わせたＮバイトのデータ）と、当該第１の論理和演算部に対応するカオスノイズ生成単位から出力されたＮバイトのノイズ値（ noise［ｊ］を順次につなぎ合わせたＮバイトのデータ）との排他的論理和演算を行う。この処理結果が上記（１５）式により１バイト単位で表現されている。

上記の（１３）式から明らかなように、Ａ［ｊ］は、パラメータ値として後段のカオスノイズ生成単位に送られる。また、初段のカオスノイズ生成単位１１−１におけるＡ［ｊ］とｈ１［ｊ］初期値であり、次に示すように与えられる。
Ａ［ｊ］（１≦ｊ≦Ｎ）：（４）式で与えられる範囲内の任意値。簡単のために、基底値Ａ０を用いても良い。
ｈ１［ｊ］（１≦ｊ≦Ｎ）：全て０をセット（１６）

次に、２次拡散部２について説明する。この２次拡散部２は、カオス初期条件敏感性により隣接データの拡散効果をもたらすために設けられている。２次拡散部２には、与えられるデータに基づきカオス演算を行うカオス演算部２１、カオス演算部２１が実行するカオス演算に用いる関数についてパラメータ変化を生じさせるパラメータ可変部２２、カオス演算による演算結果に基づきカオスノイズを抽出するカオスノイズ抽出部２３を備えるカオスノイズ生成単位２０が設けられている。

カオス演算部２１には、１次累計部１により得られた１次累計ハッシュ値１６１（ｈ１［ｊ］をつなぎ合わせたＮバイトのデータ）、１次累計部１における最終段のカオスノイズ生成単位１１−Ｍに備えられているカオス演算部１４−Ｍのカオス演算結果（ｘ）、及び最終段のカオスノイズ生成単位１１−Ｍに備えられているパラメータ可変部１３−Ｍにより得られたパラメータ値（Ａ［ｊ］）が与えられる。

また、パラメータ可変部２２には、１次累計部１により得られた１次累計ハッシュ値１６１、及び１次累計部１における最終段のカオスノイズ生成単位１１−Ｍに備えられているパラメータ可変部１３−Ｍにより得られたパラメータ値（Ａ［ｊ］）が与えられる。

以上の通りの構成によって、２次拡散部２では、１次累計部１において生成した１次累計ハッシュ値１６１をパラメータ可変情報として利用する。１次累計ハッシュ値１６１はｈ１［ｊ］（１≦ｊ≦Ｎ）がつなぎ合わされたＮバイトの値であるから、各１バイトを取り出して、これをｈ１［ｊ］として利用する。上記ｈ１［ｊ］を利用する２次拡散部２においては、（５）式は、
ＫＡ＝ｈ１＋ＫＡ０（１７）
となる。

１次累計部１における（１２）式及び（１２’）式で示されるパラメータスケジューリング関数は、２次拡散部２については、
Ａ［ｊ］＝fmod（Ａ［ｊ］＋ＫＡ［ｊ］，ΔＡ）＋Ａ０（１８）
又は
Ａ［ｊ］＝fmod（Ａ［ｊ］＋ｈ１［ｊ］＋ＫＡ０，ΔＡ）＋Ａ０
（１８’）
と変更される。上記（１７）式と（１８）、（１８’）式の右辺におけるｈ１、Ａ［ｊ］、ｈ１［ｊ］は、１次累計部１から伝達された値を示す。

また、同じく、（１５）式により示した処理は、
／／パラメータスケジューリング／／の処理では、
Ａ［ｊ］＝ｇ（Ａ［ｊ］，ｈ１［ｊ］）
／／カオス算出、ノイズ抽出、ハッシュ値生成／／の処理では、
ｈ２［ｊ］＝ｈ２［ｊ］＾（ｆ（Ａ［ｊ］，ｘ）＆２５５）（１９）
（＾はビット毎のＸＯＲ、ｈ２［ｊ］は２次拡散ハッシュ値（１バイト））と変更される。係る処理を２次拡散部２のカオスノイズ生成単位２０において所定回数ＭａｘＺだけ反復を行い、その結果として得られるｈ２［ｊ］をカオスノイズ抽出部２３においてつなぎ合わせ、Ｎバイトの値である２次拡散ハッシュ値２９とする。

この２次拡散部２に与える各初期値は次の通りである。
Ａ［ｊ］（１≦ｊ＜Ｎ）：１次累計部の算出結果をそのまま利用。
ｈ２［ｊ］（１≦ｊ＜Ｎ）：ｈ２［ｊ］＝ｈ１［ｊ］。つまり、１次累計ハッシュ値をそのまま代入する。
ｘ：１次累計部１の算出結果をそのまま利用する。

上記の１次累計部１の出力と２次拡散部２の出力は、排他的論理和演算を行う第２の論理和演算部２８へ送られる。この第２の論理和演算部２８による処理は、次の通りである。１次累計ハッシュ値１６１（ｈａｓｈ１）、２次拡散ハッシュ値２９（ｈａｓｈ２）について、それぞれビット毎の排他的論理和演算（ＸＯＲ）を行い、最終的に得られるハッシュ値１９をｈａｓｈとすると、
ｈａｓｈ＝ｈａｓｈ１＾ｈａｓｈ２（２０）
（ｈａｓｈ：Ｎバイトハッシュ値）

上記構成のハッシュ値生成装置は、実際には例えば、図３に示されるようなコンピュータにより実現することができる。図３に示すコンピュータは、ＣＰＵ（中央処理装置）１００が主メモリ１０１に記憶されたプログラムを実行することにより上記ハッシュ値生成装置として動作を行うように構成されている。ＣＰＵ１００は、入力ポート１０２を介してハッシュ値算出の対象となる対象データや初期値等を取り込み、ハッシュ値を生成して出力ポート１０３から送出する。

主メモリ１０１に記憶されるプログラムは図４〜図６に示すフローチャートに対応するプログラムであり、このプログラムをＣＰＵ１００が実行することにより図１に示すハッシュ生成装置の各部が実現されるので、以下においては、上記フローチャートに基づきハッシュ生成装置の動作を説明する。

ＣＰＵ１００に対してハッシュ値生成の指示及びハッシュ値算出の対象となる対象データが与えられると、図４に示すフローチャートのプログラムが起動され、前処理が行われる（Ｓ１）。この前処理にあっては、Ｎレジスタに対し、この度或いは予め定められたハッシュ長をセットし、Ｌレジスタに対して上記で与えられた対象データのデータ長をセットし、Ｍレジスタに「Ｌ≦Ｎ×Ｍを満たす最小の整数値をセットし、ハッシュ値ｈ１［ｊ］（１≦ｊ≦Ｎ）として０をセットし、ハッシュ値ｈ２［ｊ］（１≦ｊ≦Ｎ）として０をセットし、パラメータＡ［ｊ］として例えば予め設定されている任意固定値Ａ０をセットし、ＫＡ０として予め設定されている任意固定値をセットし、２次拡散ループ回数ＭａｘＺとして例えば予め設定されている任意固定値をセットし、ｊカウンタ及びｉカウンタの値にそれぞれ１をセットする。なお、前述の各初期値は、予め主メモリ１０１にセットされているか、或いはハッシュ生成処理の都度入力ポート１０２を介して与える。

次に、ｉカウンタの値が「Ｍ」より小か、または「Ｍ」であるかを検出し（Ｓ２）、１次累計部１における最終段のカオスノイズ生成単位１１−Ｍによる処理であるか否かを検出する。ｉカウンタの値が「Ｍ」より小である場合には、ブロックに分割されたＮバイトの対象データについてカオスノイズ生成単位処理ステップを実行する。

当初においてまず、Ｍ分割された最初のＮバイトの対象データが処理される。Ｎバイト中の最初の１バイトを取り込み、そのバイナリ値をｉｎｎ［ｊ］レジスタにセットする（Ｓ３）。次に、可変情報ＫＡ［ｊ］へｉｎｎ［ｊ］＋ＫＡ０をセットしてパラメータ変位を決定し（Ｓ４）、上記ＫＡ［ｊ］とＡ［ｊ］（Ａ［ｊ］はここでは初期値Ａ０）を用いて（９’）式を用いてパラメータＡ［ｊ］を決定する（Ｓ５）。上記ステップＳ４とステップＳ５によりパラメータ可変ステップを構成している。ここで、第１回目のループでは、ｊは１である。

次に、（１４）式によりカオス演算と、１バイトノイズ抽出を行う（Ｓ６）。このステップＳ６によりカオス演算ステップ及びカオスノイズ抽出ステップを構成している。次にノイズ値（noise）を noise［ｊ］に格納する（Ｓ７）。

次に、ｊカウンタを１カウントアップし（Ｓ８）、ハッシュ長Ｎと比較し（Ｓ９）ハッシュ長Ｎに達していなければ、ステップＳ３へ戻って次の１バイトのデータについてハッシュ生成処理を続ける。つまり、第２番目の１バイトの対象データに対する処理へ進む。以下ステップＳ３からステップＳ９までの処理を繰り返し、最初のＮバイトデータについて処理がなされると、ｊカウンタの値はＮとなっており、ステップＳ９からステップＳ１０へ進んで、次のＮバイトにおけるブロックのデータを処理するために、ｉカウンタを１カウントアップすると共にｊカウンタに１をセットして、（１５）式によりハッシュ値ｈ１［ｊ］（１≦ｊ≦Ｎ）を得て、これらをつなぎ合わせたＮバイトのハッシュ値（ｈ１［１］，ｈ１［２］，ｈ１［３］，・・・，ｈ１［Ｎ］がつながったデータ）を得てステップＳ２へ戻る。この処理は、第１の論理和演算ステップを構成している。最初のブロックのデータに対する処理では、（１５）式における右辺のｈ１［ｊ］（１≦ｊ≦Ｎ）は０である。このようにして最初のブロックのデータに対する処理に続く次の処理では、第２番目のブロックに係る対象データについてステップＳ３からステップＳ１０による処理が行われる。以降第３番目のブロックに係る対象データ、第４番目のブロックに係る対象データ、・・・と処理が進み、「Ｍ−１」ブロック分の対象データについて処理を終了すると、ステップＳ２から図５に示されるステップＳ１１へ進む。

ステップＳ１１においては、ｊカウンタの値が、対象データ長Ｌを「ハッシュ長Ｎ×分割ブロック数Ｍ」から引いた値より小であるか又は以上であるかを検出することにより、パディングしたデータについての処理であるかを判定する。このステップＳ１１において、ｊカウンタの値が、対象データ長Ｌを「ハッシュ長Ｎ×分割ブロック数Ｍ」から引いた値より小であり、非パディングデータについての処理であるときには、ステップＳ１１からステップＳ１８の処理を繰り返す。このステップＳ１２からステップＳ１８の処理は図４におけるステップＳ３からステップＳ９の処理と同一であるので、重複する動作説明を省略する。

ステップＳ１１からステップＳ１８の処理を繰り返すうちに、ステップＳ１１において、ｊカウンタの値が、対象データ長Ｌを「ハッシュ長Ｎ×分割ブロック数Ｍ」から引いた値以上であることが検出される。すると、ステップＳ１９へ進み、ＫＡ［ｊ］に対し「パディング値＋ＫＡ０」をセットすることによるパラメータ変位の決定処理を行い、ステップＳ１４へ進む。つまり、パディングしたデータについての処理であるときには、ステップＳ１１、ステップＳ１９とステップＳ１４からステップＳ１８の処理を繰り返す。そして、対象データを分割した最終ブロックのデータについて処理が終了すると、（１５）式によりハッシュ値ｈ１［ｊ］（１≦ｊ≦Ｎ）を得て、これらをつなぎ合わせたＮバイトのハッシュ値（ｈ１［１］，ｈ１［２］，ｈ１［３］，・・・，ｈ１［Ｎ］がつながったデータ）を得て（Ｓ２０）、図６に示されるステップＳ２１へ進む。

図６に示すフローチャートは、２次拡散処理ステップを表している。この処理においては、ｉカウンタ及びｊカウンタに共に１をセットする処理を行い、２次拡散ハッシュ値ｈ２［ｊ］に１次累計ハッシュ値ｈ１［ｊ］をそのままセットする前処理を行う（Ｓ２１）。つまり、Ｎバイトのハッシュ値（ｈ１［１］，ｈ１［２］，ｈ１［３］，・・・，ｈ１［Ｎ］がつながったデータ）を、２次拡散ハッシュ値ｈ２［ｊ］（ｈ２［１］，ｈ２［２］，ｈ２［３］，・・・，ｈ２［Ｎ］）の初期値としてそのままセットする。そして、ステップＳ２２からステップＳ２７の処理を行う。このステップＳ２２からステップＳ２７の処理は図４におけるステップＳ３からステップＳ９の処理と同一であるので、重複する説明を省略する。

上記のステップＳ２２からステップＳ２７の処理を所定回数ＭａｘＺだけ反復すると、ステップＳ２７ではＹＥＳへ分岐し、最終的に（２０）式により示されるように、１次累計ハッシュ値（ｈ１［ｊ］（１≦ｊ≦Ｎ）がつなぎ合わされたＮバイトのデータ）と２次拡散ハッシュ値ｈ２［ｊ］（１≦ｊ≦Ｎ）がつなぎ合わされたＮバイトのデータ）について、それぞれビット毎の排他的論理和演算（ＸＯＲ）を行い、最終的にハッシュ値を得る（Ｓ２８）。このステップＳ２８により、第２の論理和ステップが構成される。

上記図４と図５により示した１次累計処理ステップのフローチャートにおいては、処理前に対象データ長、ブロック数などを計算し、不足データのパディングを行ったが、対象データについて１バイトずつ処理を行い、不足データの部分に入ると対応する処理を行うようにすることもできる。このようにするために、図４に代えて図７のフローチャートのプログラムを実行し、図５に代えて図８のプログラムを実行する。

図７のフローチャートでは、ステップＳ７１において対象データについて処理が終了したかを（対象データ長Ｌバイト分の処理を終了したかを）検出している点が図４のフローチャートと異なっている。また、ステップＳ８Ａでは、関数「ｆｍｏｄ」を用いて、ｊがＮを以上とならぬようにして適正化を図っている。その他の処理は図４における処理と同一であるので、重複する説明を省略する。

図８のフローチャートでは、ステップＳ８１における処理において、パディング部の前処理が行われている。Ｍａｘレジスタに対しパディングデータ長「Ｍ×Ｎ−Ｌ」をセットし、ｋカウンタに初期値１をセットし、Ｍａｘレジスタの値「Ｍ×Ｎ−Ｌ」とｋカウンタ値とにより処理終了の検出を可能とする。そして、ステップＳ１９、ステップＳ１４〜Ｓ１６において、図５に示したと同様の処理を行い、ステップＳ１７Ａにおいてｊとｋのカウントアップを行う。ステップＳ８２において、Ｍａｘレジスタの値「Ｍ×Ｎ−Ｌ」とｋカウンタ値とが一致すると、図６に示す２次拡散処理ステップへと進む。

以上の通り本発明は、カオスの特徴である初期条件敏感性、一方向性及び乱雑性を利用し、ハッシュ値を生成する手法であり、対象データをカオスパラメータの変化パターン（カオス関数の変化パターン）として利用し、対象データに固有のカオス乱雑波形に置き換え（カオスコード変換）、その後有限範囲へ波を畳み込み合成してハッシュ値を得ている。

また、本発明では汎用性を追及した手法が採用されている。カオス発生は、浮動小数点演算を用いた高精度での再現が常識とされている。本発明は、カオス写像関数の整数演算化を行い、整数演算とビット演算で記述され、いかなるプロセッサアーキテクチャによっても又特殊な演算補正を行う必要なく、必ず同じ結果が得られる特徴を持つ。これによって、特殊コプロセッサ類を必要とせず、プロセッサの基本演算処理のみでコンパクトに実現可能である。

さらに、発明では、最終的に固定長のハッシュ値を生成するものであるから、対象データをハッシュ長単位にブロック分割したブロック構造のように見えるが、カオス算出において前段の出力を後段に伝達し、それを利用したカオス算出を連鎖的に行う単純フィードバック構造であり、ストリーム的な構造と言える。

なお、１次累計部１における初期値は、常に固定初期値を用いるのではなく、固定初期値をテーブル変換を行って新たな初期値を得て、この初期値を用いても良い。

また、上記第１の実施例では、カオスノイズ生成単位１１−１〜１１−Ｍ及びカオスノイズ生成単位２０からＮバイトのハッシュ値を出力するようにしたが、図９に示す第２の実施例に係る構成を採用することもできる。つまり、カオスノイズ生成単位１１Ａ−１〜１１Ａ−Ｍ及びカオスノイズ生成単位２０Ａのカオスノイズ抽出部１５Ａ−１〜１５Ａ−Ｍとカオスノイズ抽出部２３Ａは１バイトのノイズを出力する。第１の論理和演算部１６Ａ−２〜１６Ａ−Ｍでは、１バイトのノイズについて排他的論理和演算を行う。蓄積部１７は、与えられる１バイトのハッシュ値ｈ１［ｊ］を順次つないでＮバイトのハッシュ値とする。また、蓄積部２９Ａは、与えられる１バイトのハッシュ値ｈ２［ｊ］を順次つないでＮバイトのハッシュ値とする。従って、図９の構成例では、カオスノイズ生成単位１１Ａ−１が処理を行い、カオスノイズ生成単位１１Ａ−２が処理を行って第１の論理和演算部１６Ａ−２が１バイトのハッシュ値を得て、次に、カオスノイズ生成単位１１Ａ−３が処理を行って第１の論理和演算部１６Ａ−３が１バイトのハッシュ値を得て、・・・、最終的にカオスノイズ生成単位１１Ａ−Ｍが処理を行って第１の論理和演算部１６Ａ−Ｍが１バイトのハッシュ値を得て、蓄積部１７に１バイトのデータが蓄積される。次に、カオスノイズ生成単位２０Ａが処理を行って１バイトのハッシュ値を得て、蓄積部２９Ａに１バイトのデータが蓄積される。上記処理が、Ｎ回繰り返されることにより、蓄積部１７と蓄積部２９ＡにＮバイトのハッシュ値が蓄積されてつなぎ合わされる。

本発明に係るハッシュ値生成装置の第１の実施例を示すブロック図。本発明に係るハッシュ値生成装置、ハッシュ値生成方法、ハッシュ値生成プログラムに用いる１次の整数演算化設計写像関数の一例を示す図。本発明に係るハッシュ値生成プログラムを用いてハッシュ値生成方法を実現するコンピュータの構成例を示す図。本発明に係るハッシュ値生成プログラムに対応するフローチャートを示す図。本発明に係るハッシュ値生成プログラムに対応するフローチャートを示す図。本発明に係るハッシュ値生成プログラムに対応するフローチャートを示す図。本発明に係るハッシュ値生成プログラムに対応するフローチャートを示す図。本発明に係るハッシュ値生成プログラムに対応するフローチャートを示す図。本発明に係るハッシュ値生成装置の第２の実施例を示すブロック図。

符号の説明

１１次累計部
２２次拡散部
１１−１〜１１−Ｍカオスノイズ生成単位
１１Ａ−１〜１１Ａ−Ｍカオスノイズ生成単位
１２−１〜１２−Ｍ対象データ
１３−１〜１３−Ｍパラメータ可変部
１４−１〜１４−Ｍカオス演算部
１５−１〜１５−Ｍカオスノイズ抽出部
１５Ａ−１〜１５Ａ−Ｍカオスノイズ抽出部
１６−２〜１６−Ｍ第１の論理和演算部
１６Ａ−２〜１６Ａ−Ｍ第１の論理和演算部
２０カオスノイズ生成単位
２１カオス演算部
２２パラメータ可変部
２３カオスノイズ抽出部
２８第２の論理和演算部

Claims

与えられるデータに基づきカオス演算を行うカオス演算部と、このカオス演算部が実行するカオス演算に用いる関数についてパラメータ変化を生じさせるパラメータ可変部と、
前記カオス演算部による演算結果に基づきカオスノイズを抽出するカオスノイズ抽出部とを、それぞれが具備する複数のカオスノイズ生成単位と、
前記各カオスノイズ生成単位に具備されている各カオスノイズ抽出部の出力に対し順次に排他的論理和演算を行う第１の論理和演算部と、
を具備する１次累計部と、
与えられるデータに基づきカオス演算を行うカオス演算部と、このカオス演算部が実行するカオス演算に用いる関数についてパラメータ変化を生じさせるパラメータ可変部と、
前記カオス演算部による演算結果に基づきカオスノイズを抽出するカオスノイズ抽出部とを具備する１つのカオスノイズ生成単位を備え、前記第１の論理和演算部の出力を用いてカオスノイズを生成する２次拡散部と、
前記１次累計部の出力と前記２次拡散部の出力の排他的論理和演算を行う第２の論理和演算部とを具備し、
ハッシュ値算出の対象となる対象データを複数のブロックに分割して分割されたブロックのデータをそれぞれ前記１次累計部の各カオス生成単位へ与えてハッシュ値を生成することを特徴とするハッシュ値生成装置。
前記１次累計部における各カオスノイズ生成単位のパラメータ可変部はカスケード接続されており、前段のカオスノイズ生成単位のパラメータ可変部から出力されるパラメータ値を後段のカオスノイズ生成単位のパラメータ可変部へ伝達して、後段のカオスノイズ生成単位のパラメータ可変部においては、伝達されたパラメータ値を用いてパラメータ変化を生じさせることを特徴とする請求項１に記載のハッシュ値生成装置。
前記１次累計部における最終段のカオスノイズ生成単位のパラメータ可変部は２次拡散部におけるパラメータ可変部と接続されており、最終段のカオスノイズ生成単位のパラメータ可変部から出力されるパラメータ値を２次拡散部のパラメータ可変部へ伝達して、２次拡散部のパラメータ可変部においては、伝達されたパラメータ値を用いてパラメータ変化を生じさせることを特徴とする請求項２に記載のハッシュ値生成装置。
前記１次累計部における各カオスノイズ生成単位のカオス演算部はカスケード接続されており、前段のカオスノイズ生成単位のカオス演算部から出力されるカオス演算結果を後段のカオスノイズ生成単位のカオス演算部へ伝達して、後段のカオスノイズ生成単位のカオス演算部においては、伝達されたカオス演算結果を用いてカオス演算を行うことを特徴とする請求項１に記載のハッシュ値生成装置。
前記１次累計部における最終段のカオスノイズ生成単位のカオス演算部は２次拡散部におけるカオス演算部と接続されており、最終段のカオスノイズ生成単位のカオス演算部から出力されるカオス演算結果を前記２次拡散部のカオス演算部へ伝達して、前記２次拡散部のカオス演算部においては、伝達されたカオス演算結果を用いてカオス演算を行うことを特徴とする請求項４に記載のハッシュ値生成装置。
ハッシュ値算出の対象となる対象データからハッシュ値を生成するためにコンピュータを、
ハッシュ値算出の対象となる対象データを複数のブロックに分割して分割された各ブロックのデータを用いて、カオス演算を行うカオス演算手段と、このカオス演算に用いる関数についてパラメータ変化を生じさせるパラメータ可変手段と、前記カオス演算手段による演算結果に基づきカオスノイズを抽出するカオスノイズ抽出手段とを有する複数のカオスノイズ生成単位処理手段と、
前記各カオスノイズ生成単位処理手段として行われる各カオスノイズ抽出手段により抽出されたカオスノイズに対し順次に排他的論理和演算を行う第１の論理和演算手段と、
により構成される１次累計処理手段と、
前記第１の論理和演算手段により得られる値に基づきカオス演算を行うカオス演算手段と、このカオス演算手段が実行するカオス演算に用いる関数についてパラメータ変化を生じさせるパラメータ可変手段と、前記カオス演算手段による演算結果に基づきカオスノイズを抽出するカオスノイズ抽出手段とからなる単一のカオスノイズ生成単位処理手段により構成される２次拡散処理手段と、
前記１次累計処理手段の結果と前記２次拡散処理手段の結果の排他的論理和演算を行う第２の論理和演算手段と
して機能させるためのハッシュ値生成プログラム。
前記コンピュータを前記１次累計処理手段として、各カオスノイズ生成単位処理手段のパラメータ可変手段では、前段のカオスノイズ生成単位処理手段のパラメータ可変手段にて得られるパラメータ値を後段のカオスノイズ生成単位処理手段のパラメータ可変ステップへ伝達して、後段のカオスノイズ生成単位処理手段のパラメータ可変手段においては、伝達されたパラメータ値を用いてパラメータ変化を生じさせるように機能させることを特徴とする請求項６に記載のハッシュ値生成プログラム。
前記１次累計処理手段における最終段のカオスノイズ生成単位処理手段のパラメータ可変手段によるパラメータ値が２次拡散処理手段におけるパラメータ可変手段へ伝達されるように前記コンピュータを機能させ、該２次拡散処理手段のパラメータ可変手段においては、伝達されたパラメータ値を用いてパラメータ変化を生じさせように前記コンピュータを機能させることを特徴とする請求項７に記載のハッシュ値生成プログラム。
前記１次累計処理手段において、各カオスノイズ生成単位処理手段のカオス演算手段では、前段のカオスノイズ生成単位処理手段のカオス演算手段から出力されるカオス演算結果を後段のカオスノイズ生成単位処理手段のカオス演算手段へ伝達し、後段のカオスノイズ生成単位処理手段のカオス演算手段においては、伝達されたカオス演算結果を用いてカオス演算を行うように前記コンピュータを機能させることを特徴とする請求項６に記載のハッシュ値生成プログラム。
前記１次累計処理手段における最終段のカオスノイズ生成単位処理手段のカオス演算手段により得られるカオス演算結果を、２次拡散処理手段におけるカオス演算手段へ伝達し、前記２次拡散処理手段のカオス演算手段においては、前記伝達されたカオス演算結果を用いてカオス演算を行うように前記コンピュータを機能させることを特徴とする請求項９に記載のハッシュ値生成プログラム。