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现代密码学依赖于使用精确的数学定义和严格的证明来保证在特定对手策略模型下达到一定的安全级别。因此，设计一个可靠的密码原语或协议通常是一项艰巨的任务，对其进行密码分析也是如此。在这方面，人工智能 (AI) 提供了许多有趣的方法和工具来解决密码方案设计中的问题。通过查看现有文献，可以发现许多作品使用人工智能领域的各种方法来解决与密码学相关的几个用例。根据潜在问题的性质，可以将这些作品分为两个主要领域：搜索和优化。密码原语设计中的几个问题可以归结为离散搜索空间上的组合优化问题，例如，搜索具有所需加密属性的布尔函数和 S 盒等，它们是对称加密方案设计的基本构建块。为此，基于人工智能的启发式技术，如进化算法[51]、模拟退火[14]和群体智能[37]已被证明对于解决与密码学相关的优化问题非常有用。计算模型。第二个领域涉及使用属于人工智能领域的计算模型作为密码方案设计的组成部分。在这种情况下，基本思想是将整体方案的安全性与此类计算模型的复杂动态行为联系起来，这些计算模型原则上很难进行密码分析。也许这个研究线索中最著名的例子是细胞自动机，它主要用于设计对称加密原语，如用于流密码的伪随机数生成器（PRNG）[66，67]和用于分组密码的 S 盒 [20，39]。本章旨在对使用人工智能方法和模型设计密码原语和协议的最新进展进行概述，重点关注上述两个领域。特别是，我们考虑了基于人工智能的密码学最重要的用例，即布尔函数、S 盒和伪随机数生成器 (PRNG) 的设计。对于每个用例，我们介绍相应的密码设计问题，然后概述相关文献。最后，我们考虑了该研究领域在未来几年可能发展的两个新方向。本章的其余部分组织如下。第 2 节简要介绍了密码学的基本概念，并涵盖了与基于人工智能的启发式技术和细胞自动机相关的基本概念。第 3 至第 5 节重点介绍用于设计密码原语的人工智能技术，特别是布尔函数、S 盒和伪随机数生成器的用例。最后，第 6 节在最后讨论了基于人工智能的密码学领域的未解决的问题和未来研究的方向。
用于对称设计的人工智能......
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