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基于熵源验证的分组密码识别方案: 收藏
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引用; 《信息工程大学学报》2024年第4期25卷 472-477页; 作者：张家渟李莘玥顾纯祥信息工程大学河南郑州450001 河南省网络密码技术重点实验室河南郑州450001 安徽师范大学安徽芜湖241000; 现有的密码算法识别方案基于信息熵和随机性检测方法设计密文特征,存在识别准确率较低的问题。按照熵值估计方法提取密文特征,采用包含逻辑回归、支持向量机和决策树在内的5种常用机器学习算法,对DES、AES、3DES、Blowfish和CAST共5种...; 现有的密码算法识别方案基于信息熵和随机性检测方法设计密文特征,存在识别准确率较低的问题。按照熵值估计方法提取密文特征,采用包含逻辑回归、支持向量机和决策树在内的5种常用机器学习算法,对DES、AES、3DES、Blowfish和CAST共5种分组密码进行分类实验。实验结果表明,基于熵源验证的识别方案能够对分组密码的工作模式进行有效区分,分类准确率达99%。同时,在ECB模式下对DES和AES的二分类识别准确率达95%,五分类实验识别准确率达62.7%,高于基于随机性检测识别方案的75%和52%。研究表明,使用熵源验证方法可以丰富密文特征库,提高密码算法识别准确率。; 来源：详细信息评论

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