| 目录 | 第1-10页 |
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·密码学理论、S-box 及计算智能研究现状 | 第14-18页 |
| ·密码学研究现状 | 第14-15页 |
| ·S-box 构造研究现状 | 第15-17页 |
| ·计算智能算法研究现状 | 第17-18页 |
| ·本文研究的主要内容及论文组织结构 | 第18-21页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第18-19页 |
| ·论文整体组织结构和内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 分组密码及 AES S-box 的相关技术概述 | 第21-29页 |
| ·分组密码算法及分组密码分析技术 | 第21-23页 |
| ·分组密码算法 | 第21-22页 |
| ·分组密码分析技术 | 第22-23页 |
| ·AES 标准 | 第23-25页 |
| ·AES 标准候选算法概述 | 第23-24页 |
| ·Rijndael 算法 | 第24-25页 |
| ·S-box 设计准则及构造方法 | 第25-28页 |
| ·设计准则 | 第25-27页 |
| ·S-box 的构造方法 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于代数方法的 AES S-box 的改进算法研究 | 第29-41页 |
| ·AES S-box 构造原理及性能分析 | 第29-32页 |
| ·AES S-box 构造原理 | 第29-30页 |
| ·AES S-box 仿射变换对周期 | 第30-31页 |
| ·AES S-box 迭代循环周期 | 第31-32页 |
| ·AES S-box 代数结构和代数性质分析 | 第32-34页 |
| ·AES S-box 代数结构分析 | 第32页 |
| ·AES S-box 代数性质分析 | 第32-34页 |
| ·本文 AES S-box 的改进算法设计 | 第34-37页 |
| ·本文 AES S-box 的改进算法策略 | 第34页 |
| ·AES S-box 的改进算法运算步骤 | 第34-36页 |
| ·本文 S-box 与 AES S-box 的性能比较 | 第36-37页 |
| ·8×8 S-box 替换算法设计及优化原理 | 第37-40页 |
| ·8×8 S-box 替换算法策略 | 第38页 |
| ·优化原理 | 第38-40页 |
| ·优化原理概述 | 第38-39页 |
| ·最优化原理分类 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于遗传算法的 S-box 的优化算法研究 | 第41-52页 |
| ·基本遗传算法 | 第41-43页 |
| ·基本遗传算法原理、要素描述 | 第41页 |
| ·基本遗传算法步骤及流程图 | 第41-42页 |
| ·基本遗传算法程序代码 | 第42-43页 |
| ·基本遗传算法特点 | 第43页 |
| ·基于遗传算法的 S-box 的优化算法设计 | 第43-49页 |
| ·基于遗传算法的优化算法策略 | 第43-45页 |
| ·对初始种群的优化策略 | 第44页 |
| ·对遗传算子的优化策略 | 第44-45页 |
| ·基于优化算法的 S-box 的构造 | 第45-48页 |
| ·S-box 的编码 | 第45页 |
| ·初始种群的产生 | 第45-46页 |
| ·适应度函数设计 | 第46页 |
| ·优化后的遗传算子操作 | 第46-47页 |
| ·S-box 构造完整描述 | 第47页 |
| ·S-box 构造流程图 | 第47-48页 |
| ·基于优化遗传算法构造 S-box 完整代码 | 第48-49页 |
| ·算法分析与实验结果 | 第49-51页 |
| ·仿真实验设计 | 第49-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于遗传禁忌混合算法的 S-box 的优化算法研究 | 第52-63页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第52-54页 |
| ·禁忌搜索算法原理、要素描述 | 第52页 |
| ·禁忌搜索算法基本步骤及流程图 | 第52-53页 |
| ·禁忌搜索算法流程图 | 第53页 |
| ·禁忌搜索算法的特点 | 第53-54页 |
| ·遗传算法和禁忌搜索算法的混合优化算法设计 | 第54-56页 |
| ·遗传算法和禁忌搜索算法混合优化策略 | 第54-55页 |
| ·遗传禁忌混合优化算法具体步骤 | 第55-56页 |
| ·遗传禁忌混合优化算法流程图 | 第56页 |
| ·基于遗传禁忌混合优化算法的 S-box 构造应用 | 第56-59页 |
| ·S-box 的编码 | 第56页 |
| ·产生初始种群 | 第56-57页 |
| ·适应度函数设计 | 第57页 |
| ·基于混合优化算法构造 S-box 的具体步骤 | 第57-58页 |
| ·基于混合优化算法构造 S-box 的完整流程图 | 第58页 |
| ·基于混合优化算法构造 S-box 的完整代码 | 第58-59页 |
| ·本文混合优化算法分析与仿真实验设计 | 第59-62页 |
| ·本文混合优化算法分析 | 第59页 |
| ·仿真实验设计 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 基于遗传禁忌蚁群融合算法的 S-box 优化算法研究 | 第63-75页 |
| ·基本蚁群算法 | 第63-66页 |
| ·基本蚁群算法原理 | 第63-64页 |
| ·基本蚁群算法工作流程 | 第64-65页 |
| ·基本蚁群算法流程图 | 第65页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第65页 |
| ·遗传、禁忌搜索、蚁群算法对比 | 第65-66页 |
| ·遗传算法、禁忌搜索算法和蚁群算法的融合优化算法设计 | 第66-69页 |
| ·三种算法融合优化策略 | 第66-67页 |
| ·三种算法融合优化流程图 | 第67页 |
| ·遗传禁忌蚁群融合优化算法仿真实验 | 第67-69页 |
| ·基于遗传禁忌蚁群融合优化算法的 S-box 构造应用 | 第69-72页 |
| ·“蚂蚁—城市”圈建模 | 第69页 |
| ·S-box 编码 | 第69-70页 |
| ·启发函数设计 | 第70页 |
| ·基本蚁群算法操作 | 第70-71页 |
| ·信息素更新 | 第71页 |
| ·S-box 构造具体步骤 | 第71-72页 |
| ·S-box 构造完整流程图 | 第72页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第七章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·本文完成的主要工作 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 作者在学习期间取得的学术成果 | 第82页 |
