10.19678/j.issn.1000-3428.0065750
基于Transformer的SM4算法工作模式识别
密码算法识别是开展密码设备监管、密码分析等工作的前提,在对现有密码算法识别方案进行总结和分析的基础上,利用K近邻(KNN)算法和随机性检测工具分析SM4分组密码算法不同工作模式下密文识别准确率低的原因.针对现有方案在SM4算法多种工作模式密文混合场景下识别准确率低的现状,证明深度学习应用于SM4分组密码算法工作模式识别问题的可行性,提出一种基于Transformer的SM4算法工作模式密文识别方案.在ECB、CBC、CFB、OFB、CTR工作模式下对文件进行批量加密,密文文件经过数据预处理形成密文数据集,然后输入Transformer模型进行五分类识别.实验结果表明,SM4算法5种工作模式在密文混合场景下识别准确率达到94.94%,证明所提方案可有效提升SM4分组密码算法5种工作模式在密文混合场景下的识别准确率.将密文数据集输入卷积神经网络、循环神经网络、ResNet进行对比实验,结果表明,相较于这3种传统神经网络,基于自注意力机制的Transformer模型识别准确率分别提升18.38、26.96、10.44个百分点.
密码算法识别、SM4算法、工作模式、深度学习、Transformer模型
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划2018YFB1004100
2023-09-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
109-117