面向密码算法的非线性布尔函数实现技术研究

了提升密码算法中非线性布尔函数实现效率，设计了串行与电路和以查找表为基础的并行化低次布尔函数实现架构，分别实现高次与项和低次与项。分析了不同并行化查找表实现密码算法中低次布尔函数的效率。结果表明，结合香农分解定理提出的并行化查找表架构处理性能可以达到1.02 GHz，不仅能够灵活适配密码算法中的非线性布尔函数，而且能够节省资源占用。 非线性布尔函数在密码学领域扮演着至关重要的角色，因为它们是构建高效密码算法的基础。这些函数的实现效率直接影响密码算法的运行速度和安全性。本文着重探讨了如何提高密码算法中非线性布尔函数的实现效率，通过设计特定的硬件架构来优化其性能。 传统的非线性布尔函数实现方法主要包括基本逻辑运算组合、可编程与-异或阵列以及查找表。然而，这些方法并未充分利用非线性布尔函数的特性，导致资源利用率低下和适应性不足。针对这一问题，研究者提出了串行与电路和基于查找表的并行化低次布尔函数实现架构，旨在更高效地处理高次与项和低次与项。 对于高次与项，研究者设计了串行与电路，这种电路专门处理任意次数的与项，能够有效地提升计算效率。串行与电路的优势在于其灵活性，可以适应各种不同的与项结构，而不局限于特定的变量组合。 对于低次与项，研究者利用查找表实现并行化处理。通过结合香农分解定理，可以将非线性布尔函数分解为多个低次项，然后在查找表中并行查找这些项，从而加速计算过程。采用这种方法，处理性能可以达到1.02 GHz，同时减少了资源占用，增强了对不同非线性布尔函数的适应性。 在分析中，研究者还对密码算法中的非线性布尔函数进行了特征分析。他们发现，这些函数通常具有以下特点：状态序列长度变化大，参与运算的变量比例相对较低，变量分布分散，高次与项少，低次与项多。这些特点为优化实现策略提供了依据。 根据这些特点，非线性布尔函数被划分为两类：无公共变量的与项和有公共变量的与项。无公共变量的与项可以独立计算，而有公共变量的与项则需要考虑变量的共用以减少计算步骤。通过区分这两类与项，可以设计出更高效的并行化架构，进一步提升计算效率。 本文的研究工作为密码算法中的非线性布尔函数实现提供了新的思路，通过串行与电路和并行化查找表架构，既提升了计算速度，又节省了硬件资源。这对于密码算法的性能优化和安全性增强具有重要意义，特别是在资源受限的环境中，如嵌入式系统和物联网设备，这种优化尤为关键。未来的研究可以进一步探索如何将这些技术应用于更多的密码算法，以及如何在更广泛的硬件平台上实现这些优化策略。