交替变参数多级混沌映射伪随机序列生成

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"这篇论文提出了一种新的混沌伪随机序列生成方法,旨在解决单混沌系统在计算机有限精度效应下混沌退化的问题。该方法利用一维Logistic映射和二维Henon映射,通过交错变参数的方式,用Logistic映射混沌迭代值的汉明重量来调控Henon映射的混沌迭代分量,从而生成高质量的伪随机序列。生成的序列经过仿真验证,满足Golomb的随机性公设和局部随机性统计检验,适合作为加密体制中的密钥流序列。此研究得到了国家自然科学基金的支持,并由李孟婷和赵泽茂两位学者进行,他们分别专注于通信网络与信息安全技术以及信息安全技术领域。" 本文详细探讨了混沌理论在密码学中的应用,特别是如何利用混沌系统的复杂性和不可预测性生成伪随机序列。混沌序列因其内在的复杂性和随机性,常被用于安全通信中的密钥生成。然而,由于计算机内部的有限精度,单混沌系统可能会出现混沌退化,即随着迭代次数增加,混沌行为逐渐消失,导致序列的随机性下降。 为解决这个问题,论文提出了一种多级混沌映射交替变参数的方法。该方法结合了一维Logistic映射和二维Henon映射的优势。Logistic映射是一个经典的一维混沌系统,其参数变化可以产生丰富且难以预测的混沌行为;而Henon映射则是一个二维混沌系统,能产生更复杂的混沌轨迹。在新方法中,Logistic映射的混沌迭代值的汉明重量被用来控制Henon映射的迭代分量,这样既利用了两者的混沌特性,又避免了单个混沌系统的退化问题。 汉明重量是衡量二进制序列中1的数量,它在此处起到了控制作用,确保了生成序列的多样性。通过这种方式,混沌序列的随机性得到增强,可以更好地满足加密需求。论文中的仿真结果表明,生成的序列符合Golomb的三个随机性公设,这些公设包括无偏性、无记忆性和均匀分布性,是评估伪随机序列质量的重要标准。同时,序列也通过了局部随机性统计检验,进一步证明了其作为密钥流序列的适用性。 论文的贡献在于提供了一种创新的混沌伪随机序列生成策略,这不仅克服了计算机有限精度对混沌序列的影响,还为密码学中的安全密钥生成提供了新的思路。这种技术对于提高加密系统的安全性,尤其是对于需要大量随机数据的现代通信和网络安全环境,具有重要的实际意义。