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        擴(kuò)展的WG序列線性復(fù)雜度的研究

        2016-06-22 08:21:27陳克非沈忠華張文政
        關(guān)鍵詞:三項式隨機(jī)性

        葉 婷,陳克非,3,沈忠華,孟 倩,張文政

        (1. 杭州師范大學(xué)理學(xué)院, 浙江 杭州 310036; 2. 保密通信重點(diǎn)實驗室, 四川 成都 610041;3. 杭州市密碼與網(wǎng)絡(luò)安全重點(diǎn)實驗室, 浙江 杭州 310036)

        擴(kuò)展的WG序列線性復(fù)雜度的研究

        葉婷1,2,陳克非1,2,3,沈忠華1,3,孟倩1,3,張文政2

        (1. 杭州師范大學(xué)理學(xué)院, 浙江 杭州 310036; 2. 保密通信重點(diǎn)實驗室, 四川 成都 610041;3. 杭州市密碼與網(wǎng)絡(luò)安全重點(diǎn)實驗室, 浙江 杭州 310036)

        摘要:Welch-Gong(WG)序列是一類具有良好隨機(jī)性的二元序列,由特定的五項式通過WG變換產(chǎn)生.文章將WG變換中特定的五項式推廣成一般的三項式,對基于三項式的WG序列的線性復(fù)雜度展開研究, 找到了幾類指數(shù)的一般形式,能使序列的線性復(fù)雜度為指數(shù)級增長, 為三項式在WG變換中的應(yīng)用提供了多種選擇.

        關(guān)鍵詞:WG序列;三項式;隨機(jī)性;線性復(fù)雜度

        0引言

        偽隨機(jī)序列是流密碼系統(tǒng)的核心, 作為密鑰流、隨機(jī)數(shù)生成的重要手段, 有著廣泛的應(yīng)用. 多年來, 如何生成好的偽隨機(jī)序列一直是密碼學(xué)研究的重點(diǎn), 也是密碼學(xué)中許多理論和應(yīng)用的基礎(chǔ)與前提.

        對m序列的研究始于20世紀(jì)50年代, 對于n級LFSR, 它具有最大長度周期2n-1, 除了線性復(fù)雜度外, 其他隨機(jī)特性都好. 正是因為m序列的線性復(fù)雜度太小, 所以不能直接用于流密碼系統(tǒng)的密鑰流序列. 根據(jù)Berlekamp-Massey(簡稱B-M算法): 如果序列的線性復(fù)雜度為n, 則只需要2n個連續(xù)比特就可以恢復(fù)出全部的序列[1]. 線性復(fù)雜度較高的序列能夠抵抗應(yīng)用B-M算法產(chǎn)生的攻擊.

        由Golomb, Gong和Gaal在1998年研究的Welch-Gong(WG)序列是一類具有良好隨機(jī)性的序列,包括長周期、0, 1分布均勻、理想的2元分布、二值自相關(guān)、與m序列三值互相關(guān)、指數(shù)級增長的線性復(fù)雜度等. 2005年, Nawaz和Gong首次提出了WG序列密碼, 并且作為歐洲eSTREAM計劃候選對象之一[2]. 之后2個輕量級的WG序列密碼相繼提出, 分別是WG-7[3]和WG-8[4]. 最近, Fan等[5]提出使用WG-16密碼體制來保證4G網(wǎng)絡(luò)的安全性與完整性. 基于WG變換產(chǎn)生的同步流密碼不僅具有很好的隨機(jī)性, 也能抵抗一些攻擊來保證安全性, 這類密鑰流一般可通過硬件實施產(chǎn)生. 由于WG序列良好的密碼學(xué)性質(zhì), 至今被用在各個領(lǐng)域且引起很多國內(nèi)外學(xué)者的進(jìn)一步研究.

        原WG序列是由特定的五項式通過WG變換產(chǎn)生的. 針對WG變換, 一般研究的是奇數(shù)項式, 若能把特定的五項式推廣到一般的三項式、五項式、七項式乃至任意的奇數(shù)項式并且產(chǎn)生的序列仍具有良好的隨機(jī)性, 便能得到一系列更多的偽隨機(jī)序列, 也為偽隨機(jī)序列的應(yīng)用提供更多的選擇. 考慮到多項式通過WG變換的復(fù)雜程度, 本文將WG變換中特定的五項式推廣成一般的三項式, 產(chǎn)生的序列依然能保持較好的隨機(jī)性. 但序列的線性復(fù)雜度的增長與三項式中各項的指數(shù)有關(guān), 選取好的指數(shù)能使線性復(fù)雜度呈現(xiàn)指數(shù)級增長. 因此,本文對基于三項式的WG序列的線性復(fù)雜度展開全面研究, 找到了幾類指數(shù)的一般形式,能使序列的線性復(fù)雜度為指數(shù)級增長, 為三項式在WG變換中的應(yīng)用提供了多種選擇.

        1預(yù)備知識

        設(shè)F(q)=GF(q), 則a={ai}, ai∈F2表示F2上的二元序列.序列a={ai}的線性復(fù)雜度是指產(chǎn)生此序列的LFSR的最小階數(shù), 記為LS(a).

        定義1[1]F=GF(qn), K=GF(q), 跡函數(shù)TrF/K(x)定義如下:TrF/K(x)=x+xq+…+xqn-1, x∈F.TrF/K(x)是一個從F到K的映射函數(shù). 當(dāng)q=2時, TrF/K(x)可簡寫成Tr(x): Tr(x)=x+x2+…+x2n-1,x∈GF(2n). Tr(x)的取值為0或1.

        定義2[6]令h(x)=x+xt1+xt2+xt3+xt4, x∈F2n.

        其中n, k均為正整數(shù), Tr(h(x))的WG變換為:f(x)=Tr(h(x+1)+1), x∈F2n.

        2序列的線性復(fù)雜度

        2.1原WG序列的線性復(fù)雜度

        定理1[7]f(x)=Tr(h(x+1)+1)=∑i∈ITr(xi), 則

        由推論1, 以下對基于三項式的WG序列的線性復(fù)雜度展開研究.

        2.2基于三項式的WG序列的線性復(fù)雜度

        令g(x)=x+xq1+xq2, f(x)為Tr(g(x))的WG變換, 即

        f(x)=Tr(g(x+1)+1), x∈F2n(n=2k-1或2k).

        2.2.1指數(shù)個+非指數(shù)個

        即(x+1)q1的展開式為指數(shù)個,(x+1)q2的展開式為非指數(shù)個.

        1)q1=2w1k+v1-1,q2=2w2k+v2+1(w1

        (x+1)q2=x2w2k+v2+1+x2w2k+v2+x+1.

        LS=2w1k+v1+1.

        2)q1=2w1k+v1-1,q2=2w2k+v2+2m2k+n2+1(w1

        (x+1)q2=x2w2k+v2+2m2k+n2+1+x2w2k+v2+2m2k+n2+x2w2k+v2+1+x2m2k+n2+1+x2w2k+v2+x2m2k+n2+x+1.

        Tr(g(x+1)+1)=Tr(x2w2k+v2+2m2k+n2+1+x2w2k+v2+2m2k+n2+x2w2k+v2+1+x2m2k+n2+1+

        LS=2w1k+v1+5.

        (x+1)q2=x2w2k+v2+1+x2w2k+v2+x+1.

        LS≈2(w1-m1)k+v1-n1+1.

        4)q1=2w1k+v1-2m1k+n1+1,q2=2w2k+v2+2m2k+n2+1(w1

        (x+1)q2=x2w2k+v2+2m2k+n2+1+x2w2k+v2+2m2k+n2+x2w2k+v2+1+x2m2k+n2+1+x2w2k+v2+x2m2k+n2+x+1.

        Tr(g(x+1)+1)=Tr(x2w2k+v2+2m2k+n2+1+x2w2k+v2+2m2k+n2+x2w2k+v2+1+x2m2k+n2+1+x2w2k+v2+

        LS≈2(w1-m1)k+v1-n1+1+5.

        2.2.2指數(shù)個+指數(shù)個

        即(x+1)q1與(x+1)q2的展開式都為指數(shù)個.

        1)q1=2w1k+v1-1,q2=2w2k+v2-1(w1

        LS=2w2k+v2-2w1k+v1+1.

        2)q1=2w1k+v1-1,q2=2w2k+v2-2m2k+n2+1(w1

        LS=2w1k+v1+2(w2-m2)k+v2-n2+1-3.

        3)q1=2w1k+v1-2m1k+n1+1,q2=2w2k+v2-2m2k+n2+1(w1

        LS=2(w1-m1)k+v1-n1+1+2(w2-m2)k+v2-n2+1-3.

        例1和例2是研究三項式的過程中找到的兩個具體的例子,其中例1為指數(shù)級增長,例2為線性級增長.

        例1g(x)=x+xq1+xq2,x∈F2n,n=2k-1或2k,q1=2k+1+2k+1,q2=2k-1.

        (x+1)2k+1+2k+1=x2k+1+2k+1+x2k+1+2k+x2k+1+1+x2k+1+x2k+1+x2k+x+1.

        例2g(x)=x+xq1+xq2,x∈F2n,n=2k-1或2k,q1=2k+1,q2=2k-1+1.則

        (x+1)2k+1=x2k+1+x2k+x+1.

        (x+1)2k-1+1=x2k-1+1+x2k-1+x+1.

        f(x)=Tr(g(x+1)+1)=Tr(x+x2k-1+x2k-1+1+x2k+x2k+1).

        所以序列b的線性復(fù)雜度為LS(b)=LS(f(x))=5n.

        3總結(jié)

        參考文獻(xiàn):

        [1] 郭鑫.偽隨機(jī)序列構(gòu)造及其隨機(jī)性分析研究[D]. 上海:上海交通大學(xué),2008.

        [2] eSTREAM. The ECRYPT stream cipher project[EB/OL]. [2015-06-02]. http://www.ecrypt.eu.org/stream/.

        [3] LUO Y, CHAI Q, GONG G, et al. WG-7: a lightweight stream cipher with good cryptographic properties[C]//IEEE.IEEE Global Communications Conference-GLOBECOM. Florida:[s.n.],2010:1-6.

        [4] FAN X X, MANDAL K, GONG G. WG-8: A lightweight stream cipher for resource-constrained smart devices[M]. Quality, Reliability, Security and Robustness in Heterogeneous Networks. Heidelbergs: Springer,2013:617-632.

        [5] FAN X X, WU T, GONG G. An efficient stream cipher WG-16 and its application for securing 4G-LTE networks[J]. Applied Mechanics & Materials,2014(490/491):1436-1450.

        [6] GONG G, YOUSSEF A M. Cryptographic properties of the Welch-Gong transformation sequence generators[J]. IEEE Transactions on Information Theory,2002,48(11):2837-2846.

        [7] NO J S, GOLOMB S W, GONG G, et al. Binary pseudorandom sequences of period 2n-1 with ideal autocorrelation[J]. IEEE Transactions on Information Theory,1998,44(2):814-817.

        On the Linear Span of the Extended WG Sequences

        YE Ting1,2, CHEN Kefei1,2,3, SHEN Zhonghua1,3, MENG Qian1,3, ZHANG Wenzheng2

        (1. School of Science, Hangzhou Normal University, Hangzhou 310036, China;2. Science and Technology on Communication Security Laboratory, Chengdu 610041, China;3. Hangzhou Key Laboratory of Cryptography and Network Security, Hangzhou 310036, China.)

        Abstract:Welch-Gong(WG) sequences have good randomness. The original WG sequences are generated by a specific five-term function through WG transformation. This paper extends the specific five-term function to general three-term function in WG transformation, and studies the linear span of WG sequences based on three-term function. Some general forms of the indexes, which can make linear span increase exponentially are found. This provides a variety of options for the applications of three-term function in the WG transformation.

        Key words:WG sequences; three-term function; randomness; linear span

        收稿日期:2015-08-22

        基金項目:國家自然科學(xué)基金項目(61472114); 保密通信重點(diǎn)實驗室基金項目(9140C110203140C11049).

        通信作者:陳克非(1959—),男,教授,博士,主要從事密碼學(xué)與信息安全研究.E-mail:kfchen@hznu.edu.cn

        doi:10.3969/j.issn.1674-232X.2016.03.010

        中圖分類號:TP309MSC2010: 94A60

        文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        文章編號:1674-232X(2016)03-0277-05

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