改进的NIST测试：ZUC算法随机序列的多维可视化分析

本文主要探讨了在信息安全领域，针对ZUC算法的随机序列检测方法的一种改进。ZUC算法作为一种常用的序列密码算法，其在加密过程中的性能对于网络空间的安全至关重要。原有的NIST（美国国家 institute of standards and technology）测试标准针对单个序列进行评估，存在密钥流利用率低和结果不直观的问题。为了克服这些局限，作者们提出了一种创新的检测策略。 改进后的NIST测试方法首先通过多分段计算技术，将长密钥流分割成多个独立的部分，从而提高密钥流的利用率。这种方法使得每个部分都成为独立的测量度量，这样不仅提升了检测的效率，也使得测量结果变得更加系统化。接着，收集并处理这些测量数据，通过特定的公式将其转化为二维图像形式，实现了检测结果的直观可视化。这种可视化的方式更易于理解和分析，有助于深入理解ZUC算法的随机性特性。 研究者在应用这种改进方法于ZUC算法的检测时，发现该算法生成的随机序列表现出良好的随机性。并且，随着密钥流长度的增加，图像上特征点的聚集程度也随之提高，这表明算法的性能随密钥的复杂度增强而提升。这一发现对于评估ZUC算法的安全性和优化参数设置具有重要意义。 此外，本文的研究还得到了国家自然科学基金项目（61362014）的支持，作者团队包括三位专家：吴若雪专注于信息安全和大数据，梁笑轩研究物联网和信息安全，以及郑智捷教授，他作为通讯作者在变值测量基础及其应用领域有深厚造诣。他们的合作展示了跨学科视角在信息安全研究中的价值。 本文的工作不仅提供了对ZUC算法更为全面和精确的评估手段，也为其他序列密码算法的检测和优化提供了新的思路。通过将复杂的测量结果转化为直观的二维图像，研究人员和工程师可以更方便地识别和分析算法的潜在问题，从而确保网络空间安全得到更好的保障。