免费论文摘要：T-D 估计上布尔因变量结构的优化

    布尔因变量在暗号学机制中有着要害的位置，在流暗号、分批暗号，认证体例中具备普遍的运用，其暗号学本质的是非径直联系到暗号算法的安定性。而新的报复办法的提出，又诉求布尔因变量具备高的代数免疫性度。所以，越来越多的鸿儒发端投入于布尔因变量的代数免疫性度这个本质的接洽傍边。    正文的接洽重要实质是结构具备最优代数免疫性度的多输入布尔因变量。布尔因变量依照其结构的各别分为单输入布尔因变量和多输入布尔因变量。多输入布尔因变量的每个坐标因变量都是一个单输入布尔因变量，以是多输入布尔因变量的暗号学本质不妨经过对单输入布尔因变量的接洽实行而获得，这是正文的重要的接洽本领。但是从来此后对布尔因变量的接洽中心大多放在单输入布尔因变量上，此刻仍旧结构出了很多代数免疫性度崇高的单输入布尔因变量，且她们同声也具备很好的其余的暗号学本质，但对于最优代数免疫性度的多输入布尔因变量的结构本领的接洽还待连接深刻。正文经过对冯克勤熏陶的将T-D估计实行到多输入布尔因变量上去的本领经行深刻的领会，提出了一个果敢的估计，将T-D估计的普遍化拉拢估计同样实行到多输入布尔因变量上去，结构出具备最优代数免疫性度的多输入因变量F。这个布尔因变量F带有两个参数，经过计划参数的取值，获得了确定前提下的代数免疫性度杰出的多输入Bent因变量。同声经过窜改F，结构出平稳的，高的非线性度、最优代数度数兼具的具备最优代数免疫性度的多输入布尔因变量，并证领会那些暗号学目标的取值范畴。

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