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Enregistrement W3164427259 · doi:10.4018/ijcini.20211001.oa24

S-Box Construction Method Based on the Combination of Quantum Chaos and PWLCM Chaotic Map

2021· article· en· W3164427259 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCalifornia State University, SacramentoYanshan UniversityBeijing Technology and Business UniversityNatural Science Foundation of ChongqingChongqing UniversityChongqing University of Science and TechnologyChongqing Municipal Education CommissionNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of OxfordNational Science and Technology Major ProjectAberystwyth University
Mots-clésS-boxComputer scienceKey spaceEncryptionChaoticCryptographyCryptanalysisCHAOS (operating system)Key (lock)AlgorithmTheoretical computer scienceTent mapLogistic mapKey generationBlock cipherComputer securityArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a security system built on symmetric-key cryptography algorithms, the substitution box (S-box) plays a crucial role to resist cryptanalysis. In this article, we incorporate quantum chaos and PWLCM chaotic map into a new method of S-box design. The secret key is transformed to generate a six tuple system parameter, which is involved in the generation process of chaotic sequences of two chaotic systems. The output of one chaotic system will disturb the parameters of another chaotic system in order to improve the complexity of encryption sequence. S-box is obtained by XOR operation of the output of two chaotic systems. Over the obtained 500 key-dependent S-boxes, we test the S-box cryptographical properties on bijection, nonlinearity, SAC, BIC, differential approximation probability, respectively. Performance comparison of proposed S-box with those chaos-based one in the literature has been made. The results show that the cryptographic characteristics of proposed S-box has met our design objectives and can be applied to data encryption, user authentication and system access control.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle