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申请/专利权人：湖北大学;中国电子科技集团公司第三十研究所
摘要：本发明提供一种基于MILP的SPN算法差分‑线性区分器自动化搜索方法，提出了差分‑线性连接层（DLCL）的概念，并基于此将搜索轮差分‑线性区分器的问题转化为搜索轮截断差分的问题。该方法首先优化了以往搜索截断差分的MILP模型，并采用启发式算法搜索最优的输入差分。随后，结合DLCL选取最优输出掩码，使该差分‑线性区分器具有最大线性近似偏差。本发明提供的方法可以高效地获得SPN算法的差分‑线性区分器，并且区分器偏差的理论估计值与实际测量值一致，为精确评估SPN算法抗差分‑线性攻击的安全性强度提供了支持，也能够提高差分‑线性密码分析的准确性，降低计算成本，进而加快密码的分析速度。
主权项：1.一种基于MILP的SPN算法差分-线性区分器自动化搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、基于差分模式传播建立并求解轮截断差分MILP模型，将基于字的差分标记为三种可能模式，并将差分模式为的字视为活跃字；步骤二、确定输入差分的具体值差分值，在模型的基础上，添加约束使轮差分概率为，添加约束使输入差分仅在中记录的位置活跃，其他位置的差分模式为，添加约束使输出差分仅在中记录的位置活跃，其他位置的差分模式任意，进一步约束输入差分的活跃字均为具体差分值；步骤三、计算输入输出差分对下差分概率，给定输入输出差分对，在模型的基础上，添加约束使输入差分仅在中记录的位置活跃，其他位置的差分模式为，添加约束使输出差分仅在中记录的位置活跃，其他位置的差分模式任意；步骤四、确定差分线性区分器的输出掩码和偏差，在模型和已知最优输入差分的基础上，初始化偏差，初始化数组为空，遍历轮截断差分部分输出差分的所有可能值，利用所述步骤三计算差分对下的差分概率，并以值为索引将差分概率存入数组中；步骤五、将截断差分与DLCL连接，计算当前轮差分-线性区分器的偏差值： 如果当前，更新，并且记。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北大学 中国电子科技集团公司第三十研究所 一种基于MILP的SPN算法差分-线性区分器自动化搜索方法
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