Geri Dön

Crossover grey wolf optimizer and discrete chaotic map for substitution box design and optimization

Değiştirme kutusu tasarımı ve optimizasyonu için çapraz gri wolf optımızer ve ayrı kaotik harita

  1. Tez No: 830969
  2. Yazar: ALI IBRAHIM LAWAH LAWAH
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHİ ABDU IBRAHIM
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 142

Özet

Bir kriptografik şemanın verimliliği, çeşitli kriptografik şemalar arasındaki etkili etkileşimdir. bileşenler. Bu bileşenler arasında S-kutusu olarak da bilinen ikame kutusu, Kriptografik sistemin sağlamlığının sağlanmasında çok önemli bir rol oynar. S kutusu sistemin çeşitli kriptanalizlere karşı direncini artırmada çok önemli bir rol oynar saldırılar onu önemli bir bileşen haline getiriyor. Bu alanda kapsamlı araştırmalar yapıldı S-kutularının sağladığı güvenliği daha da artırmayı amaçlayan 1980'lerin sonlarından bu yana yürütülen Hem mevcut hem de potansiyel saldırılara karşı. Sonuç olarak, uygun S kutularının oluşturulması kriptografi camiasında büyük ilgi topladı. S kutuları olarak kriptografik olarak tasarlayarak bu özelliklerin farklı kombinasyonlarını ortaya koyabilir. Sağlam S-box genellikle optimizasyon sırasında bu özellikler arasında bir denge kurmayı gerektirir. Literatürde çok sayıda tasarım tabanlı S-kutusu öne sürülmüştür. Metasezgisel tabanlı yaklaşımlar popülerlik kazanıyor. Ancak hiçbir bireysel meta-sezgisel yöntem nihai bir çözüm olarak diğerlerine üstünlük sağlayabilir. Dolayısıyla takip S-box üretimine yönelik yeni meta-sezgisel tabanlı yöntemler geçerliliğini koruyor. Bu çalışma, gri kurdu temel alan yeni bir 8 × 8 S-kutusu tasarımını tanıtmayı amaçlamaktadır. optimizer (GWO), yakın zamanda geliştirilen bir meta-sezgisel algoritmadır. Gri kurtların avlanma davranışı. yakın zamanda geliştirilen bir metasezgisel algoritmadır. oluşturulan S-kutularını geliştirmek için gri kurtların avlanma davranışlarından ilham alınmıştır. vii standart gri kurt optimizerinde (GWO), GWO'nun iki varyasyonu önerilmektedir. Kaotik Gri Kurt Optimize Edici (CGWO) olarak bilinen ilk varyasyon, ayrık bir algoritma kullanır. Aramanın başlatılmasını sağlamak için başlatmaya yönelik kaotik haritalama tekniği avantajlı pozisyonlar. Çapraz gri kurt optimize edici olarak adlandırılan ikinci varyasyon (XGWO), daha önce keşfedilen en iyi çözümleri birleştirerek yeni çözümler üretir. (Alfa ve Beta) belirli bir sırayla. Bu yeni geçiş adımı küresel aramayı garanti ediyor Algoritmanın yeteneği ve GWO'nun arama performansını artırır. durma koşulu karşılanmıyor.

Özet (Çeviri)

The efficiency of a cryptographical scheme is the effective interplay between its various components. Among these components, the substitution box, also known as the S-box, plays a crucial role in establishing the robustness of the cryptographic system. The S-box plays a crucial role in bolstering the system's resistance against various cryptanalytic attacks, making it an essential component. Extensive investigate in this field has been conducted since the late 1980s, aiming to further enhance the security provided by S-boxes against both existing and potential attacks. Consequently, the creation of appropriate Sboxes has garnered considerable attention within the cryptography community. As S-boxes can manifest different combinations of these properties, designing a cryptographically robust S-box often involves striking a balance among these properties during optimization. Numerous designs-based S-boxes have been put forward in the literature, with metaheuristic-based approaches gaining popularity. However, no individual metaheuristic method can assert superiority over others as an ultimate solution. Hence, the pursuit of novel metaheuristic-based methods for S-box generation remains pertinent. This study endeavours to introduce a novel 8 × 8 S-boxes design based on the grey wolf optimizer (GWO), which is a recently developed metaheuristic algorithm inspired by the hunting behaviour of grey wolves. which is a recently developed metaheuristic algorithm inspired by the hunting behaviour of grey wolves to enhance the generated S-boxes based vii on the standard grey wolf optimizer (GWO), two variations of the GWO are proposed. The first variation, known as the chaotic grey wolf optimizer (CGWO), employs a discrete chaotic mapping technique for initialization to ensure the search commences from favourable positions. The second variation, named the crossover grey wolf optimizer (XGWO), generates new solutions by combining the previously discovered best solutions (Alpha and Beta) in a specific order. This novel crossover step guarantees the global search capability of the algorithm and enhances the search performance of GWO, even when the stop condition is not met.

Benzer Tezler

  1. Rüzgâr hızı modellemesı̇nde genetı̇k algorı̇tma alternatı̇flerı̇nı̇n grı̇ ı̇lı̇şkı̇sel analı̇z ı̇le değerlendı̇rı̇lmesı̇

    Evaluation of genetic algorithm alternatives for wind speed modelling using grey relational analysis

    HİLMİ IŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMET BURAK KILIÇ

  2. Renk ayırım sistemlerinde PCR ve UCR tekniklerinin incelenmesi, bunların baskı kalitesine etkisi

    Başlık çevirisi yok

    CANDAN CENGİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    MatbaacılıkMarmara Üniversitesi

    Matbaa Eğitimi Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. AŞKIN ÇELİK

  3. Çapraz geçişli deneme düzenlerinde rasgele ve sabit etki modellerinin biyoeşdeğerlik hipotezlerinde tip I ve tip II hata üzerine etkileri

    Impacts of random and fixed effect models on TYPE I and type II errors in bioequality hypotheses in crossover trial designs

    ELİF ERTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyoistatistikMersin Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMRA ERDOĞAN

    PROF. DR. EMİNE ARZU KANIK

  4. Crossover designs in clinical research

    Klinik araştırmada çapraz tasarımlar

    SERGÜL ARMANERİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SERDAR KURT

  5. Crossover framework: Features, possibilities and ramifications of fictional crossover narratives

    Crossover kuramı: Kurgusal crossover anlatıların özellikleri, olasılıkları ve sonuçları

    KADRİ GÖRKEM AKA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İletişim Bilimleriİstanbul Bilgi Üniversitesi

    İletişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ITIR ERHART