曲明哲
(哈爾濱學(xué)院,哈爾濱 150086)
農(nóng)業(yè)信息系統(tǒng)是把與農(nóng)業(yè)有關(guān)的社會經(jīng)濟(jì)、環(huán)境資源和科技等信息源建成一個具有強(qiáng)大功能的復(fù)雜的高新技術(shù)體系,以農(nóng)業(yè)信息科學(xué)為基礎(chǔ),以地理信息技術(shù)、遙感技術(shù)、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和全球定位技術(shù)等農(nóng)業(yè)信息技術(shù)為支撐[1]。隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的廣泛普及與應(yīng)用,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者、經(jīng)營者、管理者、科技人員等經(jīng)常通過網(wǎng)絡(luò)開展業(yè)務(wù)、技術(shù)和信息交流活動,這就涉及到與農(nóng)業(yè)相關(guān)的重要數(shù)據(jù)、經(jīng)營合同、生產(chǎn)合同、科研數(shù)據(jù)以及農(nóng)業(yè)關(guān)鍵技術(shù)和保密數(shù)據(jù)的網(wǎng)上傳輸。因此確保農(nóng)業(yè)信息傳輸?shù)陌踩灾陵P(guān)重要[2]。為了確保農(nóng)業(yè)信息傳輸?shù)陌踩裕梢允褂眯畔⒓用芗夹g(shù)?;煦缋碚撟?0世紀(jì)60年代快速地發(fā)展起來,并最終在70年代得到基本確立,它最廣為人知的特性就是所謂的“蝴蝶效應(yīng)”[3],這個特性使得由確定性方程產(chǎn)生的混沌軌道隨著時間的流逝而變得越來越“不可預(yù)測”,許多混沌系統(tǒng)的基本特性,如遍歷性、混合性、確定性和對初始條件的敏感性,都可以和密碼學(xué)中的混淆和散布概念聯(lián)系起來,使用混沌系統(tǒng)去開發(fā)新的密碼設(shè)計思路得以確立。
連續(xù)的多維混沌系統(tǒng)有演化規(guī)律復(fù)雜、隨機(jī)性高的特點,尤其是多初始值和多參數(shù)可以作為加密混沌序列的密鑰。使加密算法的密鑰空間大大高于低維混沌系統(tǒng),所以開展連續(xù)多維混沌系統(tǒng)的加密研究具有現(xiàn)實意義。
將Lorenz混沌映射產(chǎn)生的混沌序列與m序列以某種方式得到的混合混沌序列作為密鑰序列,能集成Lorenz混沌序列和m序列的優(yōu)點,克服兩者的缺點,加密模塊的設(shè)計如圖1所示。
Lorenz的數(shù)學(xué)模型:
典型值為σ=10,y=28,b=8/3。為了生成二值混沌序列{x(n)},必須將原混沌序列轉(zhuǎn)換成二值序列流{s(n)},其中s(n)=T[x(n)],n=0.1,…,T[x(n)]為不可逆轉(zhuǎn)換函數(shù),其定義如下[4]:
圖1 加密模塊Fig.1 Encryption module
1.2.1 初值敏感性
Lorenz混沌系統(tǒng)的一大特點是對初始值有極其敏感的依賴性,在混合混沌序列模塊中,從數(shù)據(jù)選擇器出來的序列相當(dāng)于周期增大后的m序列,從Lorenz混沌系統(tǒng)出來的序列仍然是混沌序列,二者相異或后,并不改變原混沌序列的特性,說明混合混沌系統(tǒng)仍然保持了Lorenz混沌映射的初始敏感性。
1.2.2 周期
在圖1所示的加密模塊中,設(shè)從數(shù)據(jù)選擇器出來的序列為F,從Lorenz混沌系統(tǒng)出來的序列為K,設(shè)F序列的最小周期為T,混沌序列K的周期為Q,并且Q不等于T,F(xiàn)取最小周期T的情況應(yīng)該是假設(shè)Lorenz混沌序列不對數(shù)據(jù)選擇器發(fā)生作用時,這時,在設(shè)計中選4個LFSR的級數(shù)分別選為:13,17,19,23,則
遠(yuǎn)大于對密鑰的要求-周期不少于3×1018。
1.2.3 復(fù)雜性
設(shè)Y1(t)為數(shù)據(jù)選擇器輸出,如果假設(shè)混沌每個輸出序列復(fù)雜度為A,LFSR的復(fù)雜度分別以它們各自級數(shù)表示,設(shè)4個LFSR級數(shù)分別為Di(i=1,2,3,4)且互不相等,依據(jù)復(fù)雜特性基本定理[5],當(dāng)混沌序列復(fù)雜度A遠(yuǎn)大于1時,Y1(t)的線性復(fù)雜度L1計算為:
這個總線性復(fù)雜度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于單個混沌輸出序列的復(fù)雜度。
將加密模塊下載制作成芯片后,為驗證其輸出序列的平衡性、相關(guān)性及游程等特性,對下載后輸出序列利用Agilent1693A邏輯分析儀進(jìn)行數(shù)據(jù)測試、存儲并利用MATLAB進(jìn)行統(tǒng)計分析,滿足密碼序列輸出要求,用此密鑰對重要的農(nóng)業(yè)信息進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)加密傳輸,能保證傳輸?shù)陌踩?,檢測結(jié)果如下:
通過取不同長度、不同初值的序列,經(jīng)過實驗結(jié)果表明序列的0與1數(shù)目幾乎趨于平衡,如表1所示。
如表2所示,混沌0、1序列游程特性分析結(jié)果表明游程特性的理論部分和實際游程特性接近。
表1 0、1序列平衡性Table 1 Equilibrium of 0-1 sequences
表2 混沌0、1序列游程特性分析Table 2 Run characteristic of chaos 0-1 sequences
混合序列的相關(guān)性如圖2所示。
由圖2可以看出,該混合混沌序列具有較好的自相關(guān)特性,在0值處峰值尖銳,其他值近似為0,類似于函數(shù);互相關(guān)特性類似于均值為0的白噪聲,具有較好的互相關(guān)特性。
采用相關(guān)函數(shù)法評估二進(jìn)制序列的復(fù)雜性[6],對同樣長度為10萬點的Lorenz序列和混合混沌模塊輸出序列進(jìn)行復(fù)雜度運(yùn)算,得出混合混沌序列密碼復(fù)雜度高于由Lorenz單獨構(gòu)成混沌序列密碼的復(fù)雜度。如表3所示。
圖2 自相關(guān)與互相關(guān)特性Fig.2 Auto-correlation and cross-correlation characteristics
表3 不同序列的復(fù)雜度Table 3 Complicity of difference sequence
通常情況下,要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸重要農(nóng)業(yè)信息,如果不對其明文加密,惡意攻擊者或網(wǎng)絡(luò)黑客就可以截獲該信息,很容易得知其具體內(nèi)容,對個人甚至國家可能造成重大損失。因此,需要通過加密的方法來保護(hù)重要農(nóng)業(yè)信息,但是網(wǎng)絡(luò)黑客或惡意攻擊者往往擁有很高的計算機(jī)水平和密碼破譯能力,普通的密鑰根本滿足不了加密的需求。用加密模塊產(chǎn)生的混合混沌序列作為密鑰序列對重要農(nóng)業(yè)信息明文加密后,形成密文在網(wǎng)絡(luò)上傳輸,接收到后用相應(yīng)的密鑰解密還原出重要農(nóng)業(yè)信息,整體系統(tǒng)設(shè)計如圖3所示。
圖3 農(nóng)業(yè)信息安全傳輸系統(tǒng)設(shè)計Fig.3 Agricultural information security transmission system design
發(fā)送方的處理流程為:首先輸入初始值,該初始值經(jīng)過加密模塊后產(chǎn)生密鑰A,然后對重要農(nóng)業(yè)信息明文M加密生成密文H,再通過網(wǎng)絡(luò)傳輸密文H給接收方。接受方的處理流程為:首先通過網(wǎng)絡(luò)接收密文H,然后用密鑰A解密密文還原重要農(nóng)業(yè)信息M。在整個傳輸過程中,密鑰A可以隨時改變,并且擁有隨機(jī)性,長周期性和很高的復(fù)雜性,它的初始值有一個微小的改變,由它所產(chǎn)生的密鑰A將會有非常大的變化,而且呈現(xiàn)無規(guī)律性,即使密文被截獲,也很難破譯,保證了重要農(nóng)業(yè)信息傳輸?shù)陌踩浴?/p>
基于混合混沌信息加密模塊的設(shè)計可實現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息能夠在網(wǎng)上的安全傳輸,此加密模塊是根據(jù)混沌密碼研究的現(xiàn)狀,提出將混沌序列和m序列相結(jié)合成一種新的復(fù)合混沌序列組合,不僅在設(shè)計思想上給出具體的描述,并從理論上對該系統(tǒng)的性能進(jìn)行分析,如初值敏感性、序列的周期、復(fù)雜性等,并且完成該芯片的硬件下載,對下載后的輸出序列性能進(jìn)行分析,并且提出保證重要農(nóng)業(yè)信息在網(wǎng)上安全傳輸?shù)脑O(shè)計方案。結(jié)果表明,混合混沌序列隨機(jī)性好,周期極大,且并不要求LFSR的級數(shù)很高,這大大降低實現(xiàn)的成本,無論從實用角度還是從序列的性能方面來說,都不失為一種優(yōu)良的偽隨機(jī)序列,能夠?qū)崿F(xiàn)對重要農(nóng)業(yè)信息的安全保護(hù)。
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