遗传算法在密码分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·生物进化的基本知识 | 第8-10页 |
| ·遗传算法简介 | 第10-14页 |
| ·遗传算法的发展与特点 | 第14-17页 |
| ·本文的工作 | 第17-18页 |
| 2 遗传算法与密码分析 | 第18-41页 |
| ·遗传算法的数学基础理论 | 第18-25页 |
| ·模式定理 | 第18-22页 |
| ·隐含并行性 | 第22-24页 |
| ·基因块假设 | 第24页 |
| ·欺骗问题 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的设计与实现方法 | 第25-36页 |
| ·编码方法 | 第25-26页 |
| ·群体设定 | 第26-27页 |
| ·适应度函数 | 第27-29页 |
| ·遗传算子 | 第29-34页 |
| ·选择参数 | 第34-36页 |
| ·遗传算法在密码分析中的应用 | 第36-41页 |
| 3 应用遗传算法破解VERNAM 密码 | 第41-57页 |
| ·VERNAM 密码简介 | 第41-43页 |
| ·破解VERNAM 密码的遗传算法设计 | 第43-53页 |
| ·总体设计 | 第43-45页 |
| ·详细设计 | 第45-53页 |
| ·破译过程及结果展示 | 第53-57页 |
| 4 破译结果对比与分析 | 第57-64页 |
| ·初始群体数量的影响 | 第57-58页 |
| ·适应度阈值的影响 | 第58-60页 |
| ·变异概率的影响 | 第60-61页 |
| ·优化参数组合 | 第61-62页 |
| ·增加密钥长度的破译分析 | 第62-64页 |
| 5 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第70页 |
