Jonquieres加密體制之Logistic混沌映射

針對多變量三角形體制中Jonquieres映射的明密文之間存在線性關(guān)系導(dǎo)致無法抵抗線性攻擊的缺陷,我們通過將一維混沌Logistic映射及其同步反饋映射進(jìn)行離散化后對Jonquieres體制的中心射進(jìn)行擾動,利用混沌序列的非線性特性,破壞明密文之間的線性關(guān)系,使線性攻擊實施的先決條件不成立,以增強(qiáng)Jonquieres體制的安全性。

一、多變量三角形體制與Logistic混沌映射

1、多變量公鑰密碼體制

多變量公鑰密碼體制是建立在有限域上的多變量多項式,F(xiàn)q是有限域,F(xiàn)q你,F(xiàn)qm均為Fq上的擴(kuò)域(n,m為正整數(shù)),Cijk,bij,al∈Fq,1≤i≤mo。建立Fq;Fqm上的仿射變換(如式(2)所示)和非線性變換如式(3)所示)。

中心映射f由m個方程玨個變量構(gòu)成,每個方程最高次數(shù)為2,如何構(gòu)造具有良好密碼性質(zhì)的非線性可逆變換/是MPKC的核心。
多變量公鑰密碼體制的私鑰由三部分組成:

多變量公鑰密碼體制的私鑰由蘭部分組成:(u,F(xiàn),t)。將y分解成U,F(xiàn),T是一個IP問題,給定公鑰y求解一組解戈稱為MQ問題。1996年歐密會上Patarin證明了IP問題是一個NP困難性問題,1997年P(guān)atarin和Goubin證明了任意域上的MQ問題是NP完全問題,多變量公鑰密碼體制基于這兩個數(shù)學(xué)難題來構(gòu)造單向陷門函數(shù)y。目前,沒有研究表明量子計算機(jī)在處理該問題上具有優(yōu)勢。

2、三角形體制

不同的中心映射的結(jié)構(gòu)決定了不同類型的多變量公鑰密碼體制,其中三角形體制是比較特殊的一類,因為這一類體制的思想來源于代數(shù)幾何。該體制由T.T.Moh于1998首次提出并在美國申請了專利。三角形體制有多種形式,其中最著名的可逆三角映射是Jonquieres提出的Jonquieres映射。

式(5)中,xi∈Fq;gi∈F[xi,X2,...,Xn];1≤i≤n是任意多項式。由于這種結(jié)構(gòu)的特殊形式,該體制十分容易求逆,因此構(gòu)造出的公鑰體制即可以適用于簽名,又可以用于加解密,且計算復(fù)雜度很低。但是從安全性的角度衡量,該體制由于滿足線性化攻擊而不能作為安全的密碼算法。

3、混沌理論與Logistic映射

混沌之父Lorenz把混沌定義為“確定性系統(tǒng)的隨機(jī)性行為”,混沌系統(tǒng)的輸出具有很強(qiáng)的非線性特性,且參數(shù)和初始條件的微小變化都會使混沌序列的輸出產(chǎn)生巨大的變化,對常規(guī)的密碼分析方法有著很強(qiáng)的抗攻擊能力,因此混沌序列以其唯一性、可靠性、類隨機(jī)性和不可預(yù)測性等特點,很適合用于構(gòu)造安全的密碼體制。

根據(jù)方程中變量的個數(shù),可將混沌方程分為一維、二維、三維混沌方程?;煦缧蛄械漠a(chǎn)生方法有多種,如Logistic映射、Cat映射、Kent映射、Chebyshev映射等。

式(6)中xn稱為狀態(tài)變量;μn是驅(qū)動狀態(tài)變量由Xn變化到xn+1的驅(qū)動因素;p為分叉參數(shù),當(dāng)μ的值滿足3. 569 945 6< μ≤4時,Logistic映射呈現(xiàn)混沌狀態(tài)。logistic序列的遍歷統(tǒng)計特性等同于零均值白噪聲,具有良好的隨機(jī)性、相關(guān)性和復(fù)雜性,使得對混沌序列進(jìn)行正確的長期預(yù)測不可能。

二、基于Logistic映射的多變量三角形密嗎體制

1、Logistic映射在有限域上的同步與離散化

Logistic映射的驅(qū)動系統(tǒng)如式(6)所示,在受控系統(tǒng)中加入反饋控制項u(t),得到帶反饋控制項的受控系統(tǒng):

設(shè)計同步反饋控制項u(t),使同步化誤差en+1=O,實現(xiàn)驅(qū)動系統(tǒng)與受控系統(tǒng)的同步。

當(dāng)運(yùn)行時間t=17s,即n>85時,驅(qū)動系統(tǒng)與受控系統(tǒng)達(dá)到同步。

進(jìn)一步,將實值Logistic映射進(jìn)行離散化,轉(zhuǎn)換成有限域上的混沌系統(tǒng)oj根據(jù)混沌序列{x1,...,xn},|Xi E(O,1);i=l,2,…}的值,定義二進(jìn)制序列{z1,…,zn,|Xi∈{O,l};i=1,2,…}

2、基于Logistic映射的多變量三角形密碼體制

在Jonquibres映射中,設(shè)計適當(dāng)?shù)膅i(xi+1,xi+2,…,xn)(i=1,…,n-l),可以使明文xi與密文Yi(i=l,…,n-1)之間存在非線性關(guān)系,然而戈xn與yn之間則存在著明顯的線性關(guān)系,導(dǎo)致該三角形映射安全性受到嚴(yán)重威脅,也正因為如此,Jonquibres映射在提出后不久即被攻破。設(shè)計具有良好密碼特征的三角形體制,必須消除明密文之間的線性關(guān)系。

確定有限域Fq和Fq上的多變量二次多項式gi(xi+1,xi+2,…,xn)(i=1,…,n-l),建立可逆三角形Jonquibres映射。

隨機(jī)選取Logistic映射驅(qū)動系統(tǒng)初始值ro和分叉參數(shù)u(u>3. 569 945 6),建立Logistic映射。

使用式(13)中的μ,隨機(jī)選取受控系統(tǒng)初始值so,確定受控系統(tǒng)如式(14)所示,其中同步反饋項u(t)。

求解同步化誤差系統(tǒng)可得驅(qū)動系統(tǒng)與受控系統(tǒng)同步所需的最少時間zo和最少迭代次數(shù)n0。

任意選取整數(shù)N>no,建立Fq上的Logistic擾動三角形加密體制。

式(15)中,L(μ,rn)如式(13),{li,i=1,…,n}的值由L(μ,rn)離散化計算得到加密體制中加密密鑰為(F',ro,u,N),解密密鑰為((F',so,u,N)。

解密過程是加密的逆過程。

小知識之logistic回歸

logistic回歸(Logistic regression) 與多重線性回歸實際上有很多相同之處,最大的區(qū)別就在于他們的因變量不同,其他的基本都差不多,正是因為如此,這兩種回歸可以歸于同一個家族,即廣義線性模型(generalized linear model)。這一家族中的模型形式基本上都差不多,不同的就是因變量不同,如果是連續(xù)的,就是多重線性回歸,如果是二項分布,就是logistic回歸,如果是poisson分布,就是poisson回歸,如果是負(fù)二項分布,就是負(fù)二項回歸,等等。只要注意區(qū)分它們的因變量就可以了。