摘要：AEGIS算法是进入CAESAR竞赛(Competition for Authenticated Encryption:Security,Applicability,and Robustness)第三轮评选的认证加密算法.根据内部状态和密钥长度的不同,设计者推荐了三个AEGIS系列算法:AEGIS-128、AEGIS-256和AEGIS-128L.本文分别给出AEGIS-256和AEGIS-128L算法一组新的弱状态,对应出现的概率远优于现有分析结果.在此基础上,针对AEGIS-256算法,本文实现了对算法的伪造攻击,并给出内部状态与各自的明文对应,使得产生的认证标签为全0;针对AEGIS-128L算法,本文得到了算法在弱状态下的信息泄漏规律.最后对AEGIS系列算法弱状态的成因进行分析,给出了具体的设计及使用建议.目前,除设计报告外尚无对AEGIS算法的弱状态的分析,因此该文对CAESAR竞选有重要意义.

摘要：在弱状态下燃油调节器的状态信号在空间中呈现较强模糊性,难以有效提取其状态特征并进行准确故障诊断。为此,在结合无监督聚类算法与多源信息融合技术的基础上,提出一种用于状态特征提取的质心尺度变化方法。以燃油调节器出口组件的压力脉动为目标,利用无监督聚类和信息融合算法对状态信号进行特征提取。设计尺度变化准则,对已提取的特征进行重构。在Linux环境中,利用Java语言编写特征提取算法、特征重构算法和K-NN分类算法并进行测试。结果表明:经质心尺度变化后的重构特征数据,在新的特征空间中呈现相互独立分布,且K-NN分类算法能够有效地对输入数据进行分类;所提方法为燃油调节器的故障诊断系统搭建提供参考。