检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:赵学龙[1] 王庆梅[1] 许满武[2] 刘凤玉[1]
机构地区:[1]南京理工大学计算机科学与技术系,南京210094 [2]南京大学计算机科学与技术系,南京210008
出 处:《计算机科学》2005年第4期137-139,共3页Computer Science
基 金:国家自然科学基金(60273035);江苏省攻关项目(BE2003064)资助
摘 要:随机数作为加密数据的载体,备受关注,自然,随机数发生器亦成为密码学的重要研究课题之一。依据元胞自动机(CA)的基本理论,构造出一维扩展元胞自动机模型,借以生成随机数发生器的元胞自动机规则,同时引进遗传算法(GA),以元胞状态序列的熵作为遗传演化的适应度,从而有效地实现最佳元胞自动机规则的搜索,即构造出特定初始条件下的最优GA-CA耦合随机数发生器。最后对其生成随机数性能进行统计检验,其结果通过美国联邦信息处理标准(FIPS140-2)。为网络安全应用提供一种新的、特别适合硬件实现的、简单快速的伪随机数发生器。Pseudo random numbers are very important in many fields in cryptography, and it is a hard problem to gain a good pseudo random number. Based on the basic theory of cellular automata (CA), using genetic algorithm to find the rule of CA, one dimension extended nonuniform CA is constructed to generate good quality random number. The produced random numbers pass all tests specified by Federal Information Processing Standards (FIPS) 140-2. This generator outperforms previously other one-dimensional CA generator, and it provides a constructive method for pseudo random number generator in cryptography.
关 键 词:伪随机数发生器 扩展 一维 遗传算法(GA) 元胞自动机模型 加密数据 研究课题 遗传演化 初始条件 统计检验 处理标准 安全应用 硬件实现 密码学 适应度 构造 搜索 最优 联邦
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