计算机安全保密第二讲

– 实现扩散的方法：换位
2.2 复杂性理论
2.2.1 算法复杂性 2.2.2 问题复杂性
2.2.1 算法复杂性
算法的复杂性通常由两个变量来衡量： T（时间复杂性）和S（空间复杂性，或 存储需求）。 T和S都用n的函数来表示，其中n为输入 的大小。 数量级法：当n增大时，复杂性函数中 增加得最快的一项。
这个数被表示为四位二进制后，第一位是0吗？ 这个数被表示为四位二进制后，第二位是0吗？ …… 这样，我们可以确保每次都可以得到一位信息。
思考？
假设乙的第一个问题是“这个数字是a 吗？”
– 其中a是0-15之间的任意一个确定的数。
如果乙得到“是”的回答，请问该事件提 供的信息量是多少？ 如果乙得到“否”的回答，请问乙是否还 能够确保在规定次数之内得到正确结果？ 为什么？
p
i 1
i
1
②自信息定义
定义 事件xi的自信息，记作I(xi),定义为 离散随机事件 I ( xi ) log pi 概率对数值的 绝对值。
注意：自信息的定义没有规定对数的底！ 对数底为2时，自信息单位为比特（bit）； 对数底取为e时，自信息单位为奈特（nat）； 对数底为10时，自信息单位为哈特（hart）。
行猜测的一种图灵机）上在多项式时间内求解的 问题。
• NP完全问题：一些特定的NP问题，与其他NP问题同等 困难。
– P空间问题：可以在多项式空间内求解，但不能在
多项式时间内求解的问题。
• P空间完全问题：与其他P空间问题同等困难。
– 指数时间问题
指数时间的 P空间完全的 P空间 NP完全的 NP
– 英语的自然语言率：1.0比特/字母～1.5比特 /字母 – 它是一个语言系统的实际表现力，实际上 是一个语言系统的实际熵。
绝对语言率
绝对语言率：每个字符编码的最大比特数， 这里假设每个字符序列出现的机会相等。
– 若语言中有L个字母，则绝对语言率为：
R = log2L 为单个字母的最大熵。 – 英语的绝对语言率：log226 4.7比特/字母 – 它是一个语言系统理论上的最大表现力。当每个 字符出现的概率相同时，其具有最大表现力。实 际上是语言系统的最大熵。
继续前面的例子

i.
• •
一种解决方案：
25=8+8+9（第一次）
天平两端各放8个，如果平衡，则伪币在剩余的9个之 中，跳到ii； 如果不平衡，则伪币在较轻的8个之中，跳到iii。
ii.
•
9=3+3+3（第二次）
天平两端各放3个，如果平衡，则从剩下3个中寻找伪 币。否则，从较轻的3个中寻找伪币。 天平两端各放3个，如果平衡，则从剩下2个中寻找伪 币。否则，从较轻的3个中寻找伪币。
– 对称密码系统的确定性距离：定义为密码系统的
熵除以语言的冗余度。 U = H（K）/ D
理想安全的密码系统：确定性距离无限大的 密码系统。
2.1.5 混乱与扩散
混乱：在加密变换中，让密钥与密文的 关系尽可能复杂的做法。
– 实现混乱的方法：代替
扩散：在加密过程中，尽可能将明文的 位置统计特性在密文中消除。
2.1.1 熵与疑义度
1949年，Shannon发表“Communication Theory of Secrecy Systems”
一条消息中的信息量，形式上由该消息 的熵来度量。
一、自信息和熵
1、自信息 文字、图象、声音是消息，信息是消息的有价值内容。 ①给定一离散事件集X，它含有N 个事件x1,x2,…,xN，事件xi 出 现的概率记作pi，1≥pi≥0 N 且
冗余度：语言的冗余度记为D，定义为： D=R-r 其中，R为绝对语言率，r为自然语言率。
– 英语：r = 1.3比特/字母，则D = 3.4比特/字 母。
2.1.3 密码系统的安全性
绝对安全的密码系统：
– M：明文空间；K：密钥空间；C：密文空间；
c= E(m, k)。E： M →C。
– H(M), H(K) – 绝对保密的密码系统的必要条件：
iii. 8=3+3+2（第二次）
•
思考？
有25个外表完全相同的硬币，其中24个 重量完全一样，伪币重量不一样，但不 知是轻还是重，用无砝码的天平，试问 要做多少次的比较，可以找到这枚伪币？
2.1.2 自然语言率
自然语言率：对于给定的一种语言，其 自然语言率为 r = H(M)/ N 其中N为消息长度。
计算机安全保密第二讲
密码学数学基础
唐明 武汉大学计算机学院
本次课的内容
2.1信息论 2.2复杂性理论 2.3初等数论 2.4因数分解 2.5 素数的产生 2.6 有限域内的离散对数 2.7 单向哈希函数
2.1 信息论
2.1.1 熵与疑义度 2.1.2 自然语言率 2.1.3 密码系统的安全性 2.1.4 确定性距离 2.1.5 混乱与扩散
③自信息的含义
– 自信息度量了一个随机事件xi未出现时所呈现的不确定
性，也度量了该事件xi出现后所给出的信息量。
大。
– 事件的不确定性越大，则一旦出现给出的信息量也就越
④举例 例 计算从英文字母表中任选一个字母时所给出的自 信息量。 因为从26个字母中任取一个字母的概率为，
1 p 26 所以任选一个字母所给出的信息量为 1 I log 2 4.7 26
例：X可能在下周某天去钓鱼。
星期一，……，星期日共有七种可能（x1，…，x7）， 假设各种可能性出现概率相等，则：P（Xi）=1/7， H（x）=－7· (1/7)· 21/7=－log21/7= log27 log
同时，H（x）也指出了X中的信息量将消息中 所有可能的值进行编码 自信息描述了事件集X中一个事件出现给出 的信息量，整个集X的平均信息量是该集所 有事件自信息的统计平均值（数学期望）， 称作集X的熵。
定义2.2 集X的熵，记作H(X)，定义为
H ( X ) pi log pi
i 1 N
定义中，规定0log0=0。
H（X）度量了集X中各个事件未出现时所呈 现的平均不确定性(疑义度)，也度量了集X 中一个事件出现时所给出的平均信息量。
2 < H(x)= log27 <3
b1b2b3可以表示一周的7个状态：
– 000 星期日 – 001 星期一 – …… – 110 星期六 –保留
关于熵的实际例子
甲任意取一个不超过15的整数，由乙来 猜，但允许乙提K个问题，甲只回答 “是”或者“非”，问K多大时可以确 定猜到该数。
解：若令乙猜想作为事件V，V可能有16种结果，假定这16种结果 是等概率的，V的熵为： H（V）= log216 令事件Ak=U1U2U3…Uk 为提问k个问题，但Ui 的熵不超过log22=1， （因为只有“是”或者“非”），故Ak的熵为不超过k比特，则： log216 k· 22 =k， k 4 log 故 k=4
2.3.1 模运算
同余：如果a = b + kn，k为整数，则
– a b（mod n）
a mod n ：a模n操作，表示a除以n的余 数，为 0到n － 1之间的整数。
– 例如：(7＋9) mod 12 = 16 mod 12 = 4
模运算（+、－、 ）满足交换律、结 合律和分配律。
P
2.3 初等数论
2.3.1 模运算 2.3.2 素数 2.3.3 最大公因数 2.3.4 乘法逆元素 2.3.5 Fermat小定理及欧拉函数 2.3.6 中国剩余定理 2.3.7 二次剩余 2.3.8 Legendre（勒让得）符号 2.3.9 Jacobi（雅各比）符号 2.3.10 生成元 2.3.11 有限域中的计算
– (a+b) mod n=((a mod n)+(b mod n))mod n
– (a-b) mod n=((a mod n)-(b mod n))mod n – (a*b) mod n=((a mod n)*(b mod n)) mod n
– (a*(b+c)) mod n=((a*b mod n)+(a*c mod n)) mod n
多项式时间算法：
– – – – –
O(1)：常数的 O(n)：线性的 O(n2)：平方的 … O(nm)：m为常数
指数时间算法：O(tf(n))，其中t为大于1的常数， f(n)为n的多项式函数。
– 超多项式时间算法：O(cf(n))，其中c为大于1的常数，
f(n)大于常数，小于线性。
2.2.2 问题复杂性
继续前面的例子
解：事件V为找出伪币，可能有25个结论，他们是等概 率，故： H（V）= log225， 事件U为天平称的结果，可能有3种情况：1.左右平衡； 2.左边重；3.右边重；故： H（U）= log23 令Ak=U1U2U3…Uk为连续用k次天平的事件， k· 23 log225 log k （log225）/ log23=2.93 故 k最少为3次
图灵机：一个有限状态机，具有无限的 读写存储磁带，是一个理想化的计算模 型。 问题：
– 易解的问题：可以在多项式时间内求解
– 难解的问题：只能在指数时间内求解
– 不确定的问题：找不出解决的算法，不考 虑算法的时间复杂性
问题复杂性的划分：
– P问题：可以在多项式时间内求解的问题。 – NP问题：只能在一个非确定性的图灵机（能够进
继续前面的例子
0到15之间的数可以由4比特信息来表示。即 —— —— —— —— 而上面的问题实际上可以转化为如何获得这4个 比特信息。因为每个问题的答案只有两种， 故每个问题的答案最多只能提供1比特的信息。