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單圈T函數(shù)輸出序列k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度研究

2011-03-27 06:56:36羅小建
電子與信息學(xué)報(bào) 2011年7期
關(guān)鍵詞:定義

羅小建 胡 斌

(解放軍信息工程大學(xué)電子技術(shù)學(xué)院 鄭州 450004)

1 引言

2002年,文獻(xiàn)[1]提出了T函數(shù)的概念,并對(duì)其進(jìn)行了系列研究。T函數(shù)是非線(xiàn)性的甚至是非代數(shù)的,并能在軟件上快速實(shí)現(xiàn),T函數(shù)先后用于分組密碼,Hash函數(shù)和流密碼的構(gòu)造。

如果可逆T函數(shù)所決定的狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖的周期為2n,則稱(chēng)該T函數(shù)為單圈T函數(shù)。文獻(xiàn)[1]提出用單圈T函數(shù)代替線(xiàn)性移位寄存器作為密鑰發(fā)生器的驅(qū)動(dòng)源的思想,因此,單圈T函數(shù)輸出序列的穩(wěn)定性成為研究的重點(diǎn)。安全強(qiáng)度高的序列不但具有高的線(xiàn)性復(fù)雜度,而且必須具有很好的穩(wěn)定性,而序列的穩(wěn)定性一般采用k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度表征。

國(guó)內(nèi)外對(duì)單圈T函數(shù)輸出序列線(xiàn)性復(fù)雜度的研究較少,2006年,文獻(xiàn)[2]給出了單圈T函數(shù)輸出序列的線(xiàn)性復(fù)雜度和k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度;2008年,文獻(xiàn)[3]得到了單圈T函數(shù)按位輸出的序列的線(xiàn)性復(fù)雜度以及k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度。本文對(duì)單圈T函數(shù)輸出序列的k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度進(jìn)行了深入研究,利用多項(xiàng)式理論和Chan Games算法,在輸入規(guī)模2tn=時(shí),分析得到了單圈T函數(shù)輸出序列的線(xiàn)性復(fù)雜度的所有下降點(diǎn),及其相應(yīng)位置的k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度取值,并進(jìn)一步給出該序列k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度的分布情況及k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度曲線(xiàn)。

2 準(zhǔn)備知識(shí)

線(xiàn)性復(fù)雜度:設(shè)S=s0s1s2…是Z2上周期為N的序列,定義其形式化多項(xiàng)式s(x)為

序列S的線(xiàn)性復(fù)雜度指產(chǎn)生此序列的線(xiàn)性反饋移位寄存器的最小階數(shù),記為L(zhǎng)C(S)。文獻(xiàn)[4]給出了周期序列S的線(xiàn)性復(fù)雜度的一個(gè)代數(shù)化描述,即

2.1 基本定義

定義1[1]設(shè)f(x)是Z/(2n)→Z/(2n)上的多輸出函數(shù),記f(x)=([f(x)]n?1,…,[f(x)]1,[f(x)]0),如果其輸出的第i位[f(x)]i僅與輸入的第0至第i位,即([x]i,…,[x]0)有關(guān),則稱(chēng)f(x)為T(mén)函數(shù)。其中[x]i,[f(x)]i表示x和f(x)的第i路分量,i=0,1,…,n ?1。

顯然,根據(jù)T函數(shù)的定義,可將T函數(shù)表示為如下形式:

其中fi(x)=fi([x]i,[x]i?1,…,[x ]0)為布爾函數(shù)。

定義2[1]若可逆T函數(shù)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖是單圈的,則稱(chēng)該函數(shù)為單圈T函數(shù)。

定義3[5]對(duì)一個(gè)周期序列S,每個(gè)周期改變小于或等于k比特后得到的新序列的最小線(xiàn)性復(fù)雜度,稱(chēng)為k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度,記為L(zhǎng)Ck(S)。

從定義可以看出,計(jì)算LCk(S)的一般方法為構(gòu)造一個(gè)周期與S相同的序列e,一般稱(chēng)為錯(cuò)誤序列,則LCk(S)=min{LC(S⊕e)|W(e)≤k }。

定義4[5]對(duì)周期序列S,定義minerror(S)為使得LCk(S)<LC(S)的k的最小值。

定義5[5]設(shè)S是Z2上周期為N的序列,S的k-錯(cuò)復(fù)雜度曲線(xiàn)定義為S的k-錯(cuò)復(fù)雜度序列,即LC0(S)=LC(S),LC1(S),…,LCW(S)(S)。

2.2 單圈T函數(shù)輸出序列

單圈T函數(shù)周期達(dá)到最大,即為2n,設(shè)si=(ai,0,ai,1,…,ai,n?1)為單圈T函數(shù)輸出的第i個(gè)狀態(tài),1≤i≤n ?1,稱(chēng)S(T)=(s0|s1|…|s2n?1……)為單圈T函數(shù)輸出序列,其中si|si+1表示狀態(tài)si和si+1的級(jí)聯(lián),即si|si+1=(ai,0,…,ai,n?1,ai+1,0,…,ai+1,n?1)。

引理1[1]設(shè)f(x)是單圈T函數(shù),s0, s1,…,s2n?1表示f(x)在一個(gè)周期內(nèi)的所有輸出狀態(tài),設(shè)ai=(a0,i,a1,i,…,a2n?1,i,…)表示f(x)的第i分位序列,則(1)ai的周期為2i+1; (2)aj,i⊕aj+2i,i=1對(duì)j≥0都成立。

3 單圈T函數(shù)輸出序列k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度研究

下面研究當(dāng)n=2t時(shí),單圈T函數(shù)輸出序列的k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度的分布情況及k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度曲線(xiàn)。首先給出幾個(gè)引理。

引理2[6]設(shè)S是周期為N的二元序列,若N=2t,則minerror(S)=2W(N?LC(S))。

引理3[7]令sm=(s0, s1,…,s2m?1)∈Z /(22m),則S=(sm,sm,sm,…)是周期為2m的序列。記sm=(L(sm),R(sm)),其中L(sm)=(s0,…,s2m?1?1), R(sm)=(s2m?1,…,s2m?1)分別表示sm的左半部分和右半部分。令d=L(sm)⊕R(sm),則當(dāng)d為全零向量時(shí),LC(S)=LC(L(sm)),當(dāng)d不為全零向量時(shí),LC(S)=2m?1+LC(d)。

由引理3可知,序列的周期越小,線(xiàn)性復(fù)雜度越小。

引理4[8]設(shè)k, t∈Z,k<2t,則(1+x)k?1的項(xiàng)數(shù)為2W(k?1)。

引理5 設(shè)S是單圈T函數(shù)輸出序列,記單圈T函數(shù)的第i分位序列為ai,ai改變?nèi)舾杀忍睾蟮男蛄杏洖閎i,其周期為p(bi),則對(duì)任意整數(shù)j,0≤j≤i,可在S的每個(gè)周期內(nèi)通過(guò)改變a的2n?1i個(gè)比特得到bi,使得p(bi)=2j成立,其中0≤i≤n ?1。

證明 設(shè)單圈T函數(shù)輸出序列為S=(a0,0,a0,1,…,a0,n?1,a1,0,a1,1,…,a1,n?1,…,a2n?1,0,a2n?1,1,…,a2n?1,n ?1,…),顯然S的周期p(S)=n×2n。設(shè)單圈T函數(shù)輸出序列的第i分位序列ai=(a0,i,a1,i,…,a2i+1,i,…),顯然S的一個(gè)周期內(nèi)第i分位序列的長(zhǎng)度為2n,記為,由引理1知,

設(shè)bi=(b0,i,b1,i,…,b2j?1,i,…)是周期為2j的任一序列,0≤j≤i,并記表示bi的前t個(gè)比特,下面證明將變成需要改變2n?1個(gè)比特。

由于p(b)=2j|2i,顯然,=(,)。i 變成需要改變x個(gè)不妨設(shè)將比特,0≤x ≤2i,即(a,a,…,)和有x個(gè)0,i1,i比特不同,2i?x個(gè)比特相同。再由引理1知,⊕=1,因此和有x個(gè)比特相同,2i?x個(gè)比特不同,進(jìn)而要將(a2i,i,a2i+1,i,…,a2i+1?1,i)變成需要改變2i?x個(gè)比特。因此,要將(a,a,…,a)變成一共需要改變x+(2i?x)=2i個(gè)比特。又因?yàn)?2i+1|2n,由2n?1?i個(gè)(a,a,…,a)組成,故0,i1,i2i+1,i將變成需要改變2n?1?i×2i=2n?1個(gè)比特。

證畢

由引理5及其證明過(guò)程可知,對(duì)任意滿(mǎn)足j<i+1的非負(fù)整數(shù)j,在單圈T函數(shù)輸出序列的一個(gè)周期內(nèi),改變分位序列ai的2n?1個(gè)比特,可使得改變后的序列bi為周期整除2i的任意序列。

定理1 設(shè)S是單圈T函數(shù)輸出序列,當(dāng)n=2t時(shí),對(duì)任意的整數(shù)u,1≤u≤n ?1,令k=u×2n?1,S的k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度為L(zhǎng)Ck(S)=n?u+n×2n?u?1。

設(shè)ai=(a0,i,a1,i,…,a2n?1,i,…)為輸出序列的第i分位序列,0≤i≤n ?1。由引理3可知,要將序列S的線(xiàn)性復(fù)雜度降低,在S的一個(gè)周期內(nèi)改變相同比特?cái)?shù)的前提下,改變后序列的周期越小,其線(xiàn)性復(fù)雜度越小。進(jìn)一步地,根據(jù)序列S的特性和引理5可知,當(dāng)S在每個(gè)周期內(nèi)改變u×2n?1個(gè)比特時(shí),其周期最小可以達(dá)到n×2n?u,即將an?u,…,an?1這u個(gè)分位序列分別改變2n?1個(gè)比特,使得改變后的分位序列周期整除2n?u。

設(shè)(1+x)u=1+c1x+…+cuxu,其中c1,…,cu∈Z2。對(duì)任意整數(shù)i(1≤i≤u),若ci=0,將分位序列an?1?(u?i)在每周期內(nèi)改變2n?1個(gè)比特使其變成全零序列;若ci=1,將an?1?(u?i)在每周期內(nèi)改變2n?1個(gè)比特使其變成an?u?1。

因此,根據(jù)ci的取值,存在序列bn?1?(u?i),滿(mǎn)足周期為2n且W(bn?1?(u?i))=2n?1,使得an?1?(u?i)⊕bn?1?(u?i)=cian?u?1,i=1,2,…,u 。令錯(cuò)誤序列為=(0…0b0,n?u… b0,n?1,0…0b1,n?u…b1,n?1, …,0…0其中(0…0bi,n?u…bi,n?1)中含有n個(gè)比特,i=0,1,…,2n?1,則W()=u×2(n?1),S⊕的周期為n×2n?u。設(shè)S⊕的形式化多項(xiàng)式為s'(x),即

其中

設(shè)S是二元周期序列,記err1(S)為使得LCk(S)<LC(S)成立最小的k,稱(chēng)err1(S)為序列S線(xiàn)性復(fù)雜度的第1下降點(diǎn),顯然err1(S)=minerror(S);記err2(S)為使得LCt(S)<LCk1(S)成立最小的t,其中k1=err1(S),稱(chēng)err2(S)為序列S線(xiàn)性復(fù)雜度的第2下降點(diǎn)。同樣可得到第3,…,第k下降點(diǎn)的定義。顯然1≤err1(S)<…<errk(S)<…且LC(S)>LCerr1(S)(S)>…>LCerrk(S)(S)>…。

下面給出當(dāng)n=2t時(shí),單圈T函數(shù)輸出序列線(xiàn)性復(fù)雜度的第u下降點(diǎn)erru(S)及當(dāng)k=erru時(shí),LCk(S)取值。

定理2 設(shè)S是單圈T函數(shù)輸出序列,當(dāng)n=2t時(shí),對(duì)任意整數(shù)u,1≤u≤n ?1,S的線(xiàn)性復(fù)雜度的第u下降點(diǎn)erru(S)=u×2n?1,且LCk(S)=n?u+n×2n?u?1,其中k=err(S)。

證明 當(dāng)u=1時(shí),err1(S)=minerror(S)=2W(n×2n?1?n×2n?1?n)=2n?1,由引理5可知,LCk(S)=n?1+n×2n?2,其中k=err1(S),故此時(shí)結(jié)論成立;

假設(shè)當(dāng)u=h時(shí),err(S)=2h×(n?1)且LCk(S)=n?h+n×2n?h?1,其中k=errh(S),由定義可知,存在錯(cuò)誤序列滿(mǎn)足周期為n×2n且W()=h×2n?1,使得LC(S⊕)=n?h+n×2n?h?1。

定理3的證明可直接由LCk(S)的定義、定理2及其推論得到,在此不再進(jìn)行證明。

基于上述討論,可以得到當(dāng)n=2t時(shí),單圈T函數(shù)輸出序列的k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜曲線(xiàn),如圖1所示:

圖1 單圈T函數(shù)輸出序列k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度曲線(xiàn)

圖1形象地描述了當(dāng)n=2t時(shí),單圈T函數(shù)輸出序列的k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜的變化情況,圖中橫坐標(biāo)k表示序列S在一個(gè)周期內(nèi)改變了k個(gè)比特,縱坐標(biāo)LCk(S)表示序列S的k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度取值。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文分析了當(dāng)n=2t時(shí),單圈T函數(shù)輸出序列的k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度分布情況及k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度曲線(xiàn)。對(duì)于單圈T函數(shù)輸出序列來(lái)說(shuō),在輸入規(guī)模為任意取值時(shí),單圈T函數(shù)輸出序列的k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度的分布和k-錯(cuò)線(xiàn)性復(fù)雜度曲線(xiàn)都是非常有意義的問(wèn)題,值得進(jìn)一步研究。

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