Detail publikace
Designing Bent Boolean Functions With Parallelized Linear Genetic Programming
Bent Boolovské funkce jsou jedním z kryptografických primitiv nezbytných pro zajištění bezpečnosti kryptografických algoritmů, kde poskytují nelinearitu jinak lineárním systémům. Maximální možná nelinearita Boolovské funkce je určena počtem jejích vstupů. K zaručení dostatečné bezpečnosti moderních systémů je tak zapotřebí vytvářet stále nové a větší Boolovské funkce. Jedním z přístupů který lze pro návrhu těchto funkcí použít je genetické programování. Tento článek navrhuje, k návrhu bent Boolovských funkcí, použít metodu lineárního genetického programování. Článek demonstruje že tento přístup umožňuje navrhnout větší funkce než které mohou být navrženy pomocí ostatních přístupů, a zkoumá jaký je vliv jednotlivých evolučních parametrů na množství výpočetního času, který je k uskutečnění tohoto návrhu potřeba. Paralelní implementace navržené metody je použita k nalezení nových bent boolovských funkcí, a její výstupy jsou porovnány s jinými podobnými metodami. Výsledky ukazují, že lineární genetické programování je schopno si s rostoucím množstvím požadovaných vstupů poradit lépe než ostatní přístupy, což umožňuje ve srovnatelném čase dosáhnou návrhu výrazně větších funkcí.
@INPROCEEDINGS{FITPUB11402, author = "Jakub Husa and Roland Dobai", title = "Designing Bent Boolean Functions With Parallelized Linear Genetic Programming", pages = "1825--1832", booktitle = "GECCO Companion '17 Proceedings of the Companion Publication of the 2017 on Genetic and Evolutionary Computation Conference", year = 2017, location = "Berl\'{i}n, DE", publisher = "Association for Computing Machinery", ISBN = "978-1-4503-4939-0", doi = "10.1145/3067695.3084220", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/11402" }