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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了基于混沌神经网络和增强迭代结构的带密钥哈希函数构建方法，包括耦合映射格子生成混沌序列对明文进行填充；混沌神经网络作为压缩函数处理分组数据；增强的迭代结构处理各个分组数据生成哈希值。本发明的有益效果：可以提高哈希函数抵抗中间相遇攻击、多碰撞攻击、长度扩展攻击以及针对长信息的第二原像攻击的能力，使哈希函数具有更好的抗碰撞性和映射均匀性，可应用于数字签名、密钥生成、基于哈希的消息认证码、确定性随机比特发生器等密码领域。
主权项：1.基于混沌神经网络和增强迭代结构的带密钥哈希函数构建方法，其特征在于：包括如下步骤：S1，混沌序列填充：判断明文长度是否是分组长度的整数倍，若是则跳至S2，若否则使用耦合映射格子产生混沌序列填充明文至指定长度；S2，混淆和扩散：利用混沌序列对填充后的明文数据进行扩散操作，将扩散后的数据进行约瑟夫置乱并将数据分组；S3，数据重加密：对各个分组数据进行重加密，针对每个分组数据，构造初始参数不同的耦合映射格子，不同的耦合映射格子生成混沌序列分别对各个分组数据进行加密，其中耦合映射格子的耦合系数由用户私钥所生成的系统密钥和密文分组控制生成，初始格子值由中间连接变量与明文分组控制生成；S4，混沌神经网络压缩：构造多层混沌神经网络作为压缩函数，耦合映射格子产生的混沌序列提供混沌神经网络的参数；将S3输出的密文分组经由混沌神经网络压缩处理，得到压缩数据；S5，步函数强化迭代结构：为迭代结构增加步函数Step1、Step2，使用混沌神经网络为压缩函数，强化了迭代结构的安全性，S4中压缩函数处理得到的压缩数据一方面直接输出用于生成中间链接变量，另一方面经过步函数Step1、Step2处理用于生成下一级的中间链接变量；S6，中间链接变量迭代：第i-1个分组的压缩数据经过步函数处理后得到输出向量S2，S2与第i个分组的压缩数据异或即得到第i个分组的中间链接变量，迭代步骤S4-S6，直至处理完最后一个数据分组，最终生成的中间链接变量即为明文数据的散列值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于混沌神经网络和增强迭代结构的带密钥哈希函数构建方法
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