申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海)

申请日：2020-06-22

公开（公告）日：2020-10-16

公开（公告）号：CN111786770A

主分类号：H04L9/00(20060101)

分类号：H04L9/00(20060101);H04L9/08(20060101);G06N3/12(20060101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的视为撤回

法律状态：2024.01.05#发明专利申请公布后的视为撤回;2020.10.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于免疫遗传算法的S盒优化方法，属于信息安全技术领域，依次包括以下步骤：一，采用二进制编码的方式对S盒种群进行编码；二，建立抗体仓库，将AES算法中的8个S盒作为抗体仓库，记为{S0，S1，S2，S3，S4，S5，S6，S7}；三，计算每个S盒的适应值，从小到大进行排列，记为四，对S盒种群进行选择、交叉、变异操作；五，随机挑选出抗体仓库中4个S盒个体，作为疫苗；六，将S盒的二进制位替换为相应位置上4个疫苗S盒相同的二进制编码位；七，计算S盒种群的适应值，如果适应值变大，则保留该个体，并替换掉抗体仓库适应值较小的S盒，否则删除该个体，保留父代个体。本发明优化了S盒的加密性能，提高了加密算法的安全性。

主权项：1.一种基于免疫遗传算法的S盒优化方法，该方法分为以下十一步进行实现：第一步，S盒种群编码，采用二进制的方式对S盒进行编码；第二步，建立抗体仓库，将AES算法中的8个S盒作为抗体仓库，根据公式1计算每个S盒的适应值，根据适应值大小按照由大到小的顺序排序，记为{S0，S1，S2，S3，S4，S5，S6，S7}；第三步，S盒种群初始化，分别按照公式1计算每个S盒的适应值，从小到大进行排列，记为第四步，将中每个S盒的是适应值进行对比，如果满足性能标准，则将该个体作为优良个体输出，否则进行第五步；第五步，选择阶段，根据预设的选择概率，选择出一定规模大小的S盒种群；第六步，交叉阶段，根据预设的交叉概率，将上一步选择出来的S盒种群，进行种群间的部分编码交叉互换，生成新的S盒中间种群；第七步，变异阶段，根据预设的变异概率，将上一步交叉产生的S盒种群，进行个体自身编码的变异，生成新的S盒中间种群；第八步，疫苗生成，随机挑选出抗体仓库中4个S盒个体，作为算法过程中的疫苗；第九步，疫苗接种，逐个将变异后产生的S盒个体与疫苗S盒的二进制编码逐位进行对比，将S盒个体的二进制位替换为相应位置上4个疫苗S盒相同的二进制编码位，产生新的S盒中间种群，完成疫苗接种操作；第十步，免疫选择，计算上一步产生的S盒种群的适应值，与第四步的对应的S盒个体的适应值进行比较，如果适应值变大，则保留该个体，并替换掉抗体仓库适应值较小的S盒，生成新的抗体仓库直到所有的S盒比较完毕，算法结束，否则删除该个体，保留父代个体；第十一步，跳回到第三步，直到算法终止。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨工业大学(威海) 一种基于免疫遗传算法的S盒优化方法

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