論文の概要: A Discrete Particle Swarm Optimizer for the Design of Cryptographic Boolean Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04567v1
• Date: Tue, 9 Jan 2024 14:08:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 15:35:13.484576
• Title: A Discrete Particle Swarm Optimizer for the Design of Cryptographic Boolean Functions
• Title（参考訳）: 離散粒子群最適化による暗号ブール関数の設計
• Authors: Luca Mariot, Alberto Leporati, Luca Manzoni
• Abstract要約: このアルゴリズムはHu, Eberhart, Shiによる置換PSOの修正版である。 PSO速度方程式のパラメータは2つのメタ最適化手法を用いて調整される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6574413179773761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A Particle Swarm Optimizer for the search of balanced Boolean functions with good cryptographic properties is proposed in this paper. The algorithm is a modified version of the permutation PSO by Hu, Eberhart and Shi which preserves the Hamming weight of the particles positions, coupled with the Hill Climbing method devised by Millan, Clark and Dawson to improve the nonlinearity and deviation from correlation immunity of Boolean functions. The parameters for the PSO velocity equation are tuned by means of two meta-optimization techniques, namely Local Unimodal Sampling (LUS) and Continuous Genetic Algorithms (CGA), finding that CGA produces better results. Using the CGA-evolved parameters, the PSO algorithm is then run on the spaces of Boolean functions from $n=7$ to $n=12$ variables. The results of the experiments are reported, observing that this new PSO algorithm generates Boolean functions featuring similar or better combinations of nonlinearity, correlation immunity and propagation criterion with respect to the ones obtained by other optimization methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,暗号特性に優れた平衡ブール関数探索のための粒子群最適化器を提案する。 このアルゴリズムは、粒子の位置のハミングウェイトを保存するhu、eberhart、shiによる置換psoの修正版であり、ミラン、クラーク、ドーソンによって考案されたヒルクライミング法と組み合わせて、ブール関数の相関免疫からの非線形性と偏差を改善する。 PSO速度方程式のパラメータは、局所一様サンプリング(LUS)と連続遺伝的アルゴリズム(CGA)という2つのメタ最適化手法を用いて調整され、CGAはより良い結果をもたらす。 CGA進化パラメータを用いて、PSOアルゴリズムは、$n=7$から$n=12$変数までのブール関数の空間上で実行される。 実験の結果は, 非線形性, 相関免疫, 伝播基準の組合せを含むブール関数を, 他の最適化法で得られた関数に対して生成することを観察した。

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