摘要:利用Logistic映射迭代产生的混沌序列作为二维置换网络的置换地址,构造二维置换网络对明文进行置换加密。同时提出了一种Logistic混沌映射的整数实现方法,给出了它的FPGA实现。并通过硬件装置实现了Logistic映射的混沌二维置乱网络。
关键词:Logistic映射 混沌序列 置换网络
在密码学研究中,置换网络起着中心作用,明文字母之间的双射变换可以由一个输入和输出字母相同的置换网络实现。一个置换网络可看作是有n个多输入和n个多输出变量的黑盒子,其每个输出变量都是n个输入的布尔函数,它的好坏直接影响到分组密码的抗破译性。置换网络的研究涉及电话交换、开关理论和密码学多个领域[1]。密码学中,使用置换来进行数据变换,主要有两种作用,其一是对数据内容作不可预测的替换,其二是改变数据在数据序列中的位置,即随机换位。对于第二种置换网络也称为置乱网络,本文主要研究一种二维混沌置乱方法来对数据进行换位加密。
混沌现象是非线性动力系统中一种确定性的类随机过程,混沌信号具有初始值的高度敏感性、不可预测性,并具有遍历性[2,3]等特点。因此,特别适合于混沌保密通信。本文将Logistic映射生成的混沌序列引入置换网络,它可以作为理想的置换网络地址产生器[4]。
FGPA(现场可编程门阵列)是由掩膜可编程门阵列PLD演变而来的,并将二者的特性结合在一起,使FPGA既有掩膜可编程门阵列的高逻辑密度和通用性,又有PLD的可编程性。FPGA技术的发展使得单个芯片上集成的逻辑门数越来越多,其实现的功能越来越复杂。它以编程方便、集成度高、速度快等特点受到设计人员的青睐。人们可以通过硬件编程的方法设计和开发ASIC(专用集成电路)芯片,极大地提高了芯片的研制效率、降低了开发费用。本文用它来作为混沌序列发生器,产生置换网络的置换地址。
1 Logistic映射及其FPGA实现
Logistic映射由下式定义:
x(n+1)=μxn(1-xn) 0<μ≤4
0 x(n+1)=4xn(1-xn)
0 Logistic映射的输入和输出都分布在(0,1)上,可以用概率统计方法定量分析其序列的特性,Schuster
H.G证明了[5]式(2)产生的混沌序列{xk:k=0,1,2…}的概率分布密度函数ρ(x)如下式所示: 对于式(2)所表示的Logistic混沌映射,如果用浮点运算,计算的精度与产生混沌序列的周期长度有以下近似关系: L(N)=2(log2N+2) (4) 从式(4)可以看出如果运算精度比较小,运算结果将很快脱离混沌态,但运算精度过大又会造成运算时间过长、使用资源较多,不利于硬件电路的实现。这里提出一种Logistic混沌映射的整数实现方法,在降低运算精度的情况下,可以使混沌序列仍保持混沌态。下面在给出Logistic混沌映射整数实现方法的基础上,给出了它的FPGA实现方法。 Logistic映射的输入和输出都分布在区间(0,1)上,把区间上的小数x写成精度L的二进制小数形式: 把xk+1和xk写成式(5)的形式,将它代入式(2)中,得到: Xk+1=4Xk(2L-Xk)/2 L (6) X0=[2Lx0] 对于式(6)确定的混沌系统经计算机模拟试验表明,当L=32时,计算得到的序列未脱离混沌态,因此只要实现32位乘32位的整数计算就能得到混沌序列。(6)式对于硬件的实现是很有利的,2
L-Xk是Xk的补,乘4和除2L分别利用寄存器左移和右移就可以实现,所以关键是实现32位乘以32位的整数计算。 令Xk=a0a1…aL-1的Xk的补,其中ai=0或1,则 2 混沌二维置换网络的设计 置换网络的目的是利用若干步骤的变换,打乱原来每个元素的位置,使原来有规则的元素分布在多次变换后显现无规则。接近随机的分布,从而起到信息保密的作用。这里利用两个Logistic映射产生的混沌序列具有对初始值的高度敏感性、不可预测性及其遍历性等特点,来产生置换网络的置换地址。 混沌二维置换网络框图如图2所示,二维m×n置换阵列的存储单元存放m×n个明文数据,混沌序列产生器a和b分别提供二维置换阵列的行地址和列地址,用来选择要输出的数据,如果这一位置的数据已经输出,则混沌序列产生器a和b再进行一次迭代,直到产生未输出数据的地址为止。这里采用Logistic映射来作为混沌序列产生器。图中si是置换前的明文序列,sτ(i)是置换后的序列。这里si和sτ(i)的关系由混沌序列产生器a和b来确定。 这里采用具有密集布线资源的Xilinx公司的X4010,来实现图1所示的Logistic映射的迭代运算过程。单片机采用华邦公司的Turbo51系列的W77e58,因为它具有速度高(10M的指令周期)、内置RAM和ROM、丰富的I/O资源等优点。 3 实验及其结果分析 本文用两个Logistic映射产生的混沌序列作为置换网络的置换地址,其实现精度为32位。图4是由图3装置对图像的加密置换和解密置换试验结果。 这里两个Logistic映射的迭代初值分别为x01=0.3和x02=0.4,图4(b)即为图4(a)加密置换后的图像,图4(c)为两个Logistic映射的初值分别取x01=0.3+0.1
-16和x02=0.4+0.1 -16时进行解密置换时得到的图像,图4(d)为两个Logistic映射的初值与加密置换取值和相同的进行解密置换时得到的图像。可以看出,当用来产生加密置换和解密置换的混沌序列初始值相差很小时,也无法置换出正确的图像。如果用穷举搜索法对此加密方法进行破译时,其密钥的搜索量为2
2×32,可以通过多次置换来增加抗破译的强度。 本文利用混沌序列对初始值的高度敏感性、不可预测性及其遍历性等特点来产生置换网络,克服了以往用简单的移位、取模、线性变换等实现置换网络的缺点。通过硬件方式实现了Logistic映射的混沌置乱网络,并提出一种Logistic混沌映射的整数实现方法,给出了它的FPGA实现方法。试验结果表明这种置乱方法具有置换速度快的优点,是一种高抗破译性置换算法。
上一篇:IP电话网关的语音数据处理
下一篇:高速串行数据收发器CY7B923/933及应用
- 大联大品佳集团推出以复旦微和ams OSRAM产品为主的汽车氛围灯方案
- 为啥车载操作系统(Vehicle OS)越来越重要了呢?
- 车载传感器 — 一文详解激光雷达
- 汽车(超声波、毫米波、激光)雷达之间的简单区别
- 汽车电路相关知识大全
- Bourns 推出两款厚膜电阻系列,具备高功率耗散能力, 采用紧凑型 TO-220 和 DPAK 封装设计
- SABIC进一步深化与博鳌亚洲论坛的战略合作伙伴关系
- 使用 3.3V CAN 收发器在工业系统中实现可靠的数据传输
- 凌华智能推出AmITX Mini-ITX 主板,助力边缘人工智能和物联网创新
- 英飞凌携手马瑞利采用AURIX™ TC4x MCU系列推动区域控制单元创新