KR100453258B1 - Generating method of balanced numerical progression using chaos function equation - Google Patents

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Abstract

본 발명은 기존의 수열 생성 알고리즘에 비해 초기조건을 생성하는 방법을 개선하고, 카오스 함수를 이용하여 암호화에 필요한 수열을 생성함에 있어서, 수열의 균형성과 랜덤 특성을 보장하기 위해, 수열 생성 도중 일정한 간격을 두고 균형성을 평가하여 임계값을 조정할 수 있도록 하여 암호화의 기밀성을 향상시킨 것을 특징으로 한다.The present invention improves the method of generating an initial condition compared to the existing sequence generation algorithm, and in order to ensure the balance and randomness of the sequence in generating a sequence required for encryption using a chaotic function, a constant interval during the sequence generation. By evaluating the balance and adjusting the threshold value, the confidentiality of the encryption is improved.

Description

카오스 함수를 이용한 균형성을 갖는 수열생성 방법{Generating method of balanced numerical progression using chaos function equation}Generating method of balanced numerical progression using chaos function equation

본 발명은 문서 암호화에 필요한 수열생성 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 카오스 이론을 이용한 데이터 암호화를 위한 수열생성에 있어서, 로지스틱 방정식과 같은 카오스함수를 이용하여 해당 문서에 적용되는 초기조건을 생성하고, 수열생성 도중 균형성 분석에 따른 임계값 조정을 통하여 데이터 암호화를 위한 비도를 만족시켜 그 신뢰성을 향상시킬 수 있도록 한 카오스 함수를 이용한 수열생성 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for generating a sequence required for document encryption, and more particularly, in generating a sequence for data encryption using chaotic theory, by using a chaotic function such as a logistic equation to generate an initial condition applied to the document. In addition, the present invention relates to a hydrothermal generation method using a chaotic function that satisfies the secretion for data encryption and improves its reliability by adjusting the threshold according to the balance analysis during hydrothermal generation.

최근 들어 카오스 이론(Chaos Theory)을 이용한 '카오스 암호 시스템'에 관한 연구가 늘어나고 있다.Recently, research on 'chaos cryptosystem' using Chaos Theory has been increasing.

카오스 이론이란 결정론적 역학계에서 볼 수 있는 불규칙적이고, 복잡한 궤도를 총칭하는데, 초기 조건이 극히 조금만 달라도 시간이 지남에 따라 서로 전혀다른 양상을 보여주기 때문에 예측이 불가능하게 되는 특성을 갖고 있다. 이와 같이 초기조건에 민감하게 반응하는 특성을 나비효과(Butterfly effect)라고도 한다.Chaos theory refers to the irregular and complex trajectories found in the deterministic dynamics, which are unpredictable because they show very different patterns over time even with very small initial conditions. This characteristic that is sensitive to the initial conditions is also called the butterfly effect (Butterfly effect).

상기 카오스를 이용한 암호화는 이러한 카오스의 초기조건에 민감한 의존성, 우수한 자기상관성, 비주기적 특성을 이용하여 난수를 효과적으로 생성하는 것이라 할 수 있다.Encryption using the chaos can be said to effectively generate random numbers using the dependence, excellent autocorrelation, and aperiodic characteristics sensitive to the initial conditions of the chaos.

일반적으로 데이터 암호화에 관련된 기술들은 오랜 역사를 가지고 있으며 고전적인 방법에서부터 현대의 DES, RSA 등에 이르기까지 많은 방법들이 알려져 있으나, 이들 종래의 방법들은 근본적으로 보안성을 갖추고 있지는 못하고, 해독은 가능하지만 그에 필요한 계산량이 많아 해독하기 어렵다는 계산량적인 보안성을 가지고 있을 뿐이다.Generally, technologies related to data encryption have a long history and many methods are known from the classical methods to the modern DES, RSA, etc., but these conventional methods are not inherently secure and decipherable but It only has computational security that it is difficult to decipher because of the large amount of computation required.

그에 따라, 암호 해독을 위한 여러 가지 알고리즘의 개발과 컴퓨터 기술이 발전되어 감에 따라 기존의 암호 시스템에 의한 암호문이 쉽게 해독 가능해지는 문제점을 갖게 되었다.Accordingly, as the development of various algorithms for decryption and computer technology have been developed, there is a problem in that the ciphertext by the existing encryption system can be easily decrypted.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위해, Bianco 등은 카오스 이론을 바탕으로 한 암호화 시스템을 소개하면서, 로지스틱 방정식을 이용한 카오스 신호 발생장치로부터 카오스 신호를 발생시켜 이를 '0'과 '1'의 이진 값으로 양자화 한 후, 원문과 XOR하는 스트림 암호 시스템을 제안하였다.In order to solve the above problems, Bianco et al. Introduced a chaotic theory-based encryption system, generating chaotic signals from chaotic signal generators using logistic equations, and converting them into binary values of '0' and '1'. After quantization, we propose a stream cipher system that XORs the original text.

Bianco 등의 상기 알고리즘은 외부로부터 암호화에 사용될 키와 카오스 신호를 양자화하기 위한 최대값, 최소값의 범위를 입력받아, 로지스틱 방정식으로부터 발생한 신호를 '0' 또는 '1'로 양자화 한다. 이때 최대값과 최소값의 중간값을 임계값으로 이용하여 카오스 신호를 양자화하여 키 수열을 생성하고 있다.The algorithm of Bianco et al. Receives a maximum and minimum range for quantizing a key and a chaotic signal to be used for encryption from the outside, and quantizes a signal generated from a logistic equation to '0' or '1'. At this time, the key sequence is generated by quantizing the chaotic signal using a middle value between the maximum value and the minimum value as a threshold value.

본 발명자는 상기 방법을 개선한 카오스 신호를 이용하여 정보를 암호화하고 복호화하는 방법 및 그 장치를 개발한 바 있다(특허출원 제2000-58017호). 상기 기술은 카오스 함수(논리차이방정식 등)를 이용하여 얻은 카오스 신호를 이용하여 생성된 암호키 수열을 평문과 각각 bit단위로 XOR 연산하여 암호화하고, 이를 같은 방식으로 복호화함으로써 초기조건을 모르는 제 3자가 암호문을 해독하기 불가능하게 하기 위해 카오스 신호를 이용하고 있다.The present inventors have developed a method and apparatus for encrypting and decrypting information using a chaotic signal improved from the above method (Patent Application No. 2000-58017). The above technique encrypts a cipher key sequence generated using a chaotic signal obtained by using a chaotic function (logical difference equation, etc.) by XOR operation in bit units and plain text, and decrypts it in the same manner. Chaos signals are used to make self-decryption impossible.

그러나 상기와 같이 기존의 카오스 수열 생성 알고리즘에 의해, 카오스 특성을 이용함으로써 주기와 상관관계의 문제를 해결하기는 하였으나, 상기 방법에서는 균형성과 랜덤 특성이 불균형적으로 나타날 수 있다. 즉, 암호화에 사용된 수열의 생성 과정에 대한 알고리즘과 수열의 안정성을 확인할 수 없다는 문제점이 있다.However, although the problem of period and correlation has been solved by using a chaotic characteristic by the existing chaotic sequence generation algorithm as described above, in this method, the balance and random characteristics may be disproportionately represented. That is, there is a problem that the algorithm and the stability of the sequence for generating the sequence used for encryption cannot be confirmed.

본 발명의 목적은 데이터를 암호화함에 있어서, 기존의 카오스 수열 생성방법을 개선하여, 비주기적이고 상관관계가 존재하지 않으면서, 동시에 균형성과 랜덤 특성이 보장되는 새로운 카오스 수열 생성 방법을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to improve the existing chaos sequence generation method in encrypting data, and to provide a new chaos sequence generation method that guarantees balance and random characteristics without aperiodic and no correlation.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 수열생성 과정을 나타낸 흐름도이고.1 is a flow chart showing a hydrothermal generation process according to an embodiment of the present invention.

도 2는 임계값의 변화에 따른 '0'과 '1'의 변화를 나타낸 비교분포도이다.2 is a comparative distribution diagram illustrating a change of '0' and '1' according to a change of a threshold value.

본 발명은 기존의 수열 생성알고리즘에 비해 초기조건을 생성하는 방법을 개선하고, 수열을 생성함에 있어 수열의 균형성과 랜덤 특성을 보장하기 위해, 수열 생성 도중, 일정한 간격을 두고 균형성을 평가하여 임계값을 조정할 수 있도록 하여 상기 과제를 해결한 것을 특징으로 한다.The present invention improves the method for generating an initial condition compared to the existing sequence generation algorithm, and in order to ensure the balance and random characteristics of the sequence in generating the sequence, during the sequence generation, the balance is evaluated at regular intervals to evaluate the criticality. The above problem is solved by allowing the value to be adjusted.

구체적으로는, 본 발명은 카오스 신호를 이용하여 데이터를 암호화하는 수열 생성방법은,Specifically, the present invention is a method of generating a sequence of encrypting data using a chaotic signal,

(가) 임의의 비밀키로부터 카오스 함수를 이용하여 카오스 신호 발생에 필요한 초기조건 중, 초기 개체수 X, 증가율 α를 생성하는 단계;(A) generating an initial population X, an increase rate α, among initial conditions necessary for generating a chaos signal using a chaos function from an arbitrary secret key;

(나) 상기 단계 (가)에서 생성된 초기 개체수 X와 증가율 α를 카오스 함수에 넣어 카오스 신호를 생성하는 단계;(B) generating a chaotic signal by adding the initial population X and the increase rate α generated in step (a) to the chaotic function;

(다) 상기 단계 (나)에서 선택적으로 얻어진 카오스 신호를 임계값을 이용하여 '0' 또는 '1' 의 2진 신호로 바꾸어 이진값들로 이루어진 수열을 얻는 단계;(C) converting the chaos signal selectively obtained in step (b) into a binary signal of '0' or '1' using a threshold to obtain a sequence of binary values;

(라) 상기 단계 (다)에서 얻어진 이진값들로 이루어진 부분수열의 랜덤특성 균형성 분석을 수행하고, 랜덤 특성이 정해진 범위를 만족하지 못할 경우, 균형성 분석을 통해 임계값을 조정하여 상기 단계 (다) 이후를 반복수행하는 단계를 포함하여 이루어진다.(D) performing a random characteristic balance analysis of the partial sequence consisting of the binary values obtained in step (c); and if the random characteristic does not satisfy a predetermined range, adjusting the threshold value through balance analysis to adjust the threshold value. And (c) repeating the following steps.

본 발명의 구체적인 실시형태에서는, 상기 (라)단계에서는, 랜덤 특성과 균형성 분석을 통해 임계값을 조정하기 위한 임계값 변경 알고리즘을 이용한다.In a specific embodiment of the present invention, in step (d), a threshold value change algorithm for adjusting the threshold value through random characteristic and balance analysis is used.

본 발명에 있어서의 상기 카오스함수는 특히 한정되는 것은 아니며, 일반적으로 알려진 논리차이방정식, 로렌즈방정식, 뢰슬러방정식 및 로지스틱방정식과 같은 카오스함수가 적용될 수 있다.The chaotic function in the present invention is not particularly limited, and a chaotic function such as a general logic difference equation, a low lens equation, a Roesler equation, and a logistic equation may be applied.

도 1은 카오스함수로서 로지스틱방정식을 이용한 본 발명의 수열생성 과정의 일실시예를 나타낸 흐름도로서, 이하, 첨부된 도 1을 참조하여 본 발명에 의한 수열 생성방법을 상세하게 설명한다.1 is a flow chart showing an embodiment of the hydrothermal generation process of the present invention using a logistic equation as a chaotic function, with reference to the accompanying Figure 1 will be described in detail the method of generating a hydrothermal according to the present invention.

먼저 상기 (가) 단계에서는, 임의의 비밀키(S10) K로부터 카오스 함수인 로지스틱 방정식(S20)을 이용하여 카오스 신호 발생에 필요한 초기조건 중, 초기 개체수 X, 증가율 α를 생성(S30)하게 된다.First, in step (a), an initial population X and an increase rate α are generated (S30) among initial conditions necessary for generating a chaos signal from a random secret key S10 K using a logistic equation S20 that is a chaotic function. .

상기 (가)단계에서 생성된 초기조건은, (나) 단계에서 진행될 로지스틱 방정식(S40)의 초기조건으로 이용되므로, 생성된 초기조건은 로지스틱 방정식의 초기조건의 범위를 만족하여야 한다.Since the initial condition generated in step (a) is used as the initial condition of the logistic equation (S40) to be performed in step (b), the generated initial condition must satisfy the range of the initial condition of the logistic equation.

따라서 초기 개체수 X₁을 0 < X₁< 1 범위 내에서 생성하고, 증가율 α를 3.6 < α < 4 범위 내에서 생성되게 한다.Therefore, the initial population X 'is generated within the range 0 <X' <1, and the increase rate α is generated within the range 3.6 <α <4.

이를 위해, 본 발명에서는 예컨대 로버트 메이의 로지스틱 방정식을 이용하여 초기조건 생성 알고리즘을 다음과 같이 구현하였다.To this end, in the present invention, for example, using Robert May's logistic equation, the initial condition generation algorithm is implemented as follows.

(수식 1에서 사용된 기호는 K: 비밀키, p: 로지스틱 방정식 안정화 변수, value_X: 개체수, value_α: 증가율, asctoval(): 비밀키 K 변환 함수, conv():a값 변환함수를 각각 나타낸다.)(The symbols used in Equation 1 represent K: secret key, p: logistic equation stabilization variable, value_X: number of individuals, value_α: growth rate, asctoval (): secret key K conversion function, and conv (): a value conversion function, respectively. )

[수식 1][Equation 1]

function init()function init ()

beginbegin

get_key K;get_key K;

p := asctoval(K);p: = asctoval (K);

looploop

Xn+1:= αXn(1-Xn);X n + 1 : = αX n (1-X n );

until p;until p;

X := αXn(1-Xn);X: = αX n (1-X n );

α := conv(αX(1-X));α: = conv (αX (1-X));

endend

본 발명의 방법에 있어서는, 위와 같이 비밀키 K를 넣어 초기값(=X₁)과 증가율(=α)을 얻게 되는데, 이때 초기 조건 생성 알고리즘에서 입력된 비밀키 K를 ASCII 값으로 변환하여 얻은 값을 로지스틱 방정식의 안정화를 위한 반복계수로 사용한다. 이렇게 함으로써, 로지스틱 방정식의 혼돈 특성을 최대한 살릴 수 있으며, 비밀키의 차이에 따라 로지스틱 방정식에서 큰 변화를 보이게 되어, 생성된 X₁, α와 비밀키와의 관계를 찾을 수 없게 된다. 따라서 키 수열 생성에 사용될 카오스 함수의 입력으로 이용될 초기 조건이 카오스 함수의 하나인 로지스틱 방정식에 의해 생성되며, 카오스 함수의 특성상 역함수가 존재하지 않아서 비밀키를 찾아낼 수는 없다.In the method of the present invention, the initial value (= X₁) and the increase rate (= α) are obtained by inserting the secret key K as described above. At this time, the value obtained by converting the secret key K inputted from the initial condition generation algorithm into the ASCII value is obtained. It is used as a repetition coefficient for stabilization of logistic equations. By doing so, the chaotic characteristics of the logistic equation can be maximized, and the logistic equation can be changed largely according to the difference of the secret key, so that the relationship between the generated X₁, α and the secret key cannot be found. Therefore, the initial condition to be used as the input of the chaotic function to be used for generating the key sequence is generated by the logistic equation, which is one of the chaotic functions.

상기와 같이 (가)단계의 진행이 완료되면, 그 다음으로 진행되는 단계 (나)에서는 초기 조건 생성과정에서 비밀키를 이용하여 생성된 초기조건 X₁과 α를 로지스틱 함수(S40)에 넣어 카오스 신호를 생성(S50)하게 된다.When the process of step (a) is completed as described above, in the next step (b), the initial condition X 'and α generated using the secret key in the initial condition generation process are put into the logistic function (S40). To generate (S50).

이를 위해, 예컨대 로지스틱 함수 중 로버트 메이에 의해 모델화된 X = αX(1-X )를 이용하여 다음과 같은 알고리즘을 적용한다.For this purpose, for example, the following algorithm is applied using X = αX (1-X) modeled by Robert May of the logistic function.

[수식 2][Formula 2]

function Cf(value_X, value_α)function Cf (value_X, value_α)

beginbegin

X(n)=value_XX (n) = value_X

α=value_αα = value_α

loop X(n+1)=αX(n)(1-X(n)), ploop X (n + 1) = αX (n) (1-X (n)), p

loop X(n+1)=αX(n)(1-X(n))loop X (n + 1) = αX (n) (1-X (n))

sub St(X(n+1))sub St (X (n + 1))

endend

다음 단계인 (다) 단계에서는, 비밀키에 의해 선택적으로 얻어진 카오스 신호를 임계값(S100)을 이용하여, '0' 또는 '1' 의 2진 신호(S60)로 변환하는 것을 포함하게 된다.The next step (c) includes converting the chaotic signal selectively obtained by the secret key into a binary signal S60 of '0' or '1' using the threshold value S100.

본 발명의 방법에 있어서, 임계값을 이용하여 카오스 신호를 '0'과 '1'로 양자화하는 알고리즘은 아래의 [수식 3]과 같다.In the method of the present invention, an algorithm for quantizing a chaotic signal into '0' and '1' using a threshold value is shown in Equation 3 below.

[수식 3][Equation 3]

function St()function St ()

beginbegin

looploop

Xn+1= αXn(1-Xn)X n + 1 = αX n (1-X n )

if Xn>threshold thenif X n > threshold then

{ keystream:=1; counter1++; }{keystream: = 1; counter1 ++; }

else { keystream:=0; counter0++; }else {keystream: = 0; counter0 ++; }

if 0=(n mod p) then Reset(counter0, counter1);if 0 = (n mod p) then Reset (counter0, counter1);

output:=keystream XOR data;output: = keystream XOR data;

until end of message;until end of message;

endend

그런데 이렇게 생성된 키 수열에 지나치게 '0'이 많거나 '1'이 많은 특성이 있으면, 이 성질에 의하여 쉽게 암호문이 해독될 수 있다. 따라서 좋은 이진 수열을 생성하는 함수는 '1'의 개수와 '0'의 개수를 같게 생성되는 것이 중요할 뿐만 아니라, '00', '01', '10', '11'도 같은 확률로 발생하고, 같은 방법으로 '0...00', '0.....01', '...', '1....10', '1.....11'도 같은 확률로 생성되는 것이 바람직하다.However, if there are too many '0's or' 1's in the generated key sequence, the ciphertext can be easily decrypted by this property. Therefore, it is important that a function that generates a good binary sequence not only has the same number of '1's and' 0's, but also has the same probability of '00', '01', '10', and '11'. In the same way, '0 ... 00', '0 ..... 01', '...', '1 .... 10' and '1 ..... 11' It is preferable to be generated as.

따라서 본 발명에서는 다음의 (라)단계에서, 상기 (다)단계에서 얻어진 이진값(S60)으로 이루어진 수열(70)의 랜덤특성 균형성 분석(S80)을 수행하고, 랜덤특성이 정해진 범위를 만족하지 못할 경우, 균형성 분석을 통해 임계값을조정(S90)하고, 상기 (다) 단계를 반복 수행하게 된다.Therefore, in the present invention, in the following step (d), a random characteristic balance analysis (S80) of the sequence 70 consisting of the binary values (S60) obtained in the step (c) is performed, and the random characteristics satisfy a predetermined range. If not, the threshold is adjusted through a balance analysis (S90), and the above (c) step is repeated.

본 단계에 있어서의 균형성의 분석은, 예컨대 빈도분석(frequency test)에서 널리 알려진 chi-square test를 사용하고, 판정치를 결정하는 유의수준(significance level)으로는 일반적 값인 0.05를 택하여 수행한다.In this step, the balance analysis is performed using, for example, a chi-square test that is well known in a frequency test, and 0.05, which is a general value, as a significance level for determining a judgment value.

검증결과, 시험 통계량이 3.841보다 적을 경우 랜덤특성이 우수한 것으로 결정하고, 3.841을 초과하면 다음 단계의 키수열 생성을 위한 임계값이 적응적으로 변화되도록 한다. 즉 상기 임계값의 적응적 변화량은 시험 통계량이 기각역 3.841 이내일 경우, 이전의 임계값을 다음 단계에서 그대로 유지하도록 하고, 기각역 3.841보다 클 경우에는 '0'과 '1'의 개수에 따라 '0'의 수가 많을 경우에는 임계값은 0.05감소하고, '1'의 수가 많을 경우에는 임계값은 0.05 증가하여 p 길이만큼의 다음부분 수열을 생성하기 위한 임계값에 적용한다. 여기서, 상기 임계값의 변화량 0.05는 관련된 연구가 아직 정립되어 있지 않은 상태에서 카오스 신호의 범위가 0 < X < 1에서 발생하므로 평균값 0.5를 기준으로 하여 10단계의 변화를 주도록 하기 위해 경험적으로 정한 값이다.As a result of the verification, if the test statistic is less than 3.841, the random characteristic is determined to be excellent. If the test statistic is greater than 3.841, the threshold for generating the next key sequence is adaptively changed. That is, the adaptive variation of the threshold value is to maintain the previous threshold value in the next step when the test statistics are within 3.841 of the rejection range, and according to the number of '0' and '1' when the test statistics are larger than the rejection range of 3.841. When the number of '0's is large, the threshold is decreased by 0.05. When the number of' 1 'is large, the threshold is increased by 0.05 and applied to the threshold for generating the next partial sequence by p lengths. Here, the change of the threshold value of 0.05 is empirically determined to give a 10-step change based on an average value of 0.5 because the chaos signal ranges from 0 <X <1 in a state in which no related studies have yet been established. to be.

즉, 이 단계에서는 임계값을 적용하여 카오스 신호를 이진값으로 바꾸는 과정에서 키 수열을 대상으로 일정한 간격을 두고 균형성분석을 통해 임계값을 0.05씩 증가 또는 감소시켜줌으로써 수열의 균형성과 랜덤특성을 높이는 것이다.In this step, in the process of changing the chaos signal to a binary value by applying a threshold value, the balance value and the random characteristic of the sequence are increased by increasing or decreasing the threshold value by 0.05 through a balance analysis at regular intervals for the key sequence. will be.

상기 임계값을 통해 수열의 균형성을 개선할 수 있도록 하는 과정을 [수식 4]에 나타난 알고리즘을 통해 살펴보면 다음과 같다.Looking at the process to improve the balance of the sequence through the threshold value through the algorithm shown in [Equation 4] as follows.

[수식 4][Equation 4]

function Reset(counter0, counter1)function Reset (counter0, counter1)

beginbegin

balance:=Counter1:Counter0;balance: = Counter1: Counter0;

if balance>0.5 then threshold:=threshold-0.05if balance> 0.5 then threshold: = threshold-0.05

else threshold:=threshold+0.05;else threshold: = threshold + 0.05;

endend

도 2는 임계값의 변화에 따른 '0'과 '1'의 변화의 일례를 나타낸 비교분포도이다. 도 2를 참조하여 상기 알고리즘을 이용하여 임계값을 0.05씩 변화시킴에 따라, 카오스 신호값이 '0'과 '1'로 각각 어떻게 변하는지를 살펴보면, 임계값이 0.70일 때의 '0'과 '1'의 비율은 15:15이며, 임계값이 0.75일 때의 비율은 17:13, 임계값이 0.80일 때의 비율은 21:0로 나타나 임계값의 변화가 수열의 균형성과 랜덤 특성에 많은 영향을 주고 있음을 확인할 수 있다.2 is a comparative distribution diagram showing an example of a change of '0' and '1' according to a change of a threshold value. Referring to FIG. 2, when the threshold value is changed by 0.05 using the above algorithm, the chaos signal values are changed to '0' and '1', respectively. When the threshold value is 0.70, '0' and ' The ratio of 1 'is 15:15, the ratio when the threshold is 0.75 is 17:13, and the ratio when the threshold is 0.80 is 21: 0. It can be confirmed that it is affecting.

즉, 상기 방법을 통해 균형성 개선을 위한 임계값 변경 알고리즘에서 수열을 발생하는 도중 일정한 간격으로 수열의 균형성 분석을 실시하고, '0'이 많이 발생한 경우 임계값을 0.05 감소시켜줌으로써 '1'이 많이 발생되도록 임계값을 조정하고, 반대로 '1'이 많이 발생한 경우, 임계값을 0.05 증가 시켜줌으로써 '0'이 많이 발생되도록 하여 수열의 균형성과 랜덤특성을 높일 수 있는 것이다.That is, through the above method, the balance change of the sequence is performed at regular intervals during the generation of the sequence in the threshold value change algorithm for improving the balance, and when the number of '0's is high, the threshold value is decreased by 0.05 to' 1 '. If the threshold value is adjusted to generate a lot, and '1' occurs a lot, on the contrary, by increasing the threshold value by 0.05, the '0' is generated a lot so that the balance and randomness of the sequence can be increased.

본 발명에 의한 로지스틱 방정식을 이용한 수열생성 방법을 거쳐 얻어진 카오스 신호값의 2진 신호로 이루어진 수열을 암호화되어야 할 정보의 2진값과 XOR함으로써, 해당 정보(평문)는 암호문으로 바뀌게 된다.By XORing the sequence consisting of the binary signal of the chaos signal value obtained through the sequence generation method using the logistic equation according to the present invention with the binary value of the information to be encrypted, the corresponding information (plain text) is changed to cipher text.

이러한 상기 단계 (다)단계 이후의 과정을 암호화되어야 할 정보가 모두 암호화될 때까지 반복하여 수행하면 정보의 암호문이 생성하게 되는 것이다.If the process after the above step (c) is repeatedly performed until all the information to be encrypted is encrypted, the ciphertext of the information is generated.

상기한 바와 같이, 본 발명은 기존의 수열 생성알고리즘에 비해 초기조건을 생성하는 방법을 개선하고, 카오스 함수를 이용하여 암호화를 행함에 있어서 수열 생성 도중 일정한 간격을 두고 균형성을 평가하여 임계값을 조정함으로써, 생성되는 수열의 균형성과 랜덤 특성 보장하기 위해, 암호화의 기밀성을 향상시킨 것을 특징으로 한다.As described above, the present invention improves the method of generating an initial condition compared to the existing sequence generation algorithm, and evaluates the balance value at regular intervals during the sequence generation in order to perform the encryption using the chaotic function. By adjusting, the confidentiality of the encryption is improved to ensure the balance and random characteristics of the generated sequence.

Claims (2)

카오스 신호를 이용한 데이터 암호화를 위한 수열을 생성하는 방법에 있어서,In the method for generating a sequence for data encryption using a chaotic signal, (가) 임의의 비밀키로부터 카오스 함수를 이용하여 카오스신호 발생에 필요한 초기조건 중 초기 개체수 X 및 증가율 α를 생성하는 단계;(A) generating an initial population X and an increase rate α of initial conditions necessary for generating a chaos signal using a chaos function from an arbitrary secret key; (나) 상기 단계 (가)에서 생성된 초기조건 X와 α를 카오스 함수에 넣어 카오스 신호를 생성하는 단계;(I) Generating a chaotic signal by putting the initial conditions X and α generated in the step (a) into a chaotic function; (다) 상기 단계 (나)에서 선택적으로 얻어진 카오스 신호를 임계값을 이용하여 '0' 또는 '1' 의 2진 신호로 바꾸어 이진값들로 이루어진 수열을 얻는 단계;(C) converting the chaos signal selectively obtained in step (b) into a binary signal of '0' or '1' using a threshold to obtain a sequence of binary values; (라) 상기 단계(다)에서 얻어진 이진값들로 이루어진 부분수열의 랜덤특성 균형성 분석을 수행하고, 랜덤특성이 정해진 범위를 만족하지 못할 경우 상기 (다)단계의 임계값을 기 설정된 일정값만큼 증감시켜 랜덤특성이 정해진 범위를 만족하여 2진 수열을 구성하는 구성요소가 균형성을 갖도록 상기 단계 (다) 이후를 반복수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 수열 생성방법.(D) perform a random characteristic balance analysis of the partial sequence consisting of the binary values obtained in the step (c); and if the random characteristic does not satisfy the predetermined range, set the threshold value of the step (c) And repeating the steps (c) and later so that the components constituting the binary sequence are balanced by increasing or decreasing the random characteristics so as to satisfy a predetermined range. 제 1항에 있어서, 상기 (라)단계는, 랜덤특성과 균형성 분석을 통해 임계값을 조정하기 위한 임계값 변경 알고리즘을 이용한 것을 특징으로 하는 수열 생성방법.The method of claim 1, wherein the step (d) comprises using a threshold value change algorithm for adjusting the threshold value through a random characteristic and balance analysis.
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