[发明专利]一种面向散列函数的卷积压缩方法

摘要

本发明公开了一种面向散列函数的卷积压缩方法，将输入的消息依次经过消息预处理模块、消息填充模块、消息存储模块、初态填充模块、卷积压缩模块、字节替换模块、移位混淆模块和截断压缩模块处理。采用新的卷积压缩的方式，处理后的消息在进行迭代操作时，对存储状态会进行特殊的填充处理，改变了数据的宽度，破坏了内部结构的对称性；然后对内部数据存储状态进行卷积压缩，将处理后的数据进行字节替换、移位混淆，打破了数据在字节及三维位置上的规律。本发明增强了填充的效率，首次对存储状态进行填充、压缩操作，提高了存储数据的混淆性，并使得内部状态更加紧凑，以节约硬件面积，迭代过程设计简洁，适用于小信息的散列平台。

主权项

1.一种面向散列函数的卷积压缩方法，包括消息处理模块、消息填充模块、消息存储模块、初态填充模块、卷积压缩模块、字节替换模块、移位混淆模块、截断压缩模块，其特征在于，卷积压缩方法包含如下步骤：S1：利用消息预处理模块，对输入的消息m进行预处理，生成消息块m1和m2；S2：利用消息填充模块，对预处理后的消息块m1和m2同时进行填充操作：在消息块末尾补111000…01,使填充后的消息块m1’＝m1’(1)||m1’(2)||…||m1’(i)；m2’＝m2’(1)||m2’(2)||…||m2’(i),其中，消息m1’和m2’均为27的整数倍，消息块m1’(1),m1’(2)…m1’(i)；m2’(1),m2’(2)…m2’(i)长度均为27，i为正整数；S3：将S2填充后的消息块输入消息存储模块；先将S2填充后的消息块m1’(1)、m2’(1)存到初值为0的输入消息块r中，其中，消息块r是由64个消息块组成，r＝p0||p1||…||pn，pn为长8比特的消息块，n∈[0,64)，m1’(1)、m2’(1)的存入方式如下：定义消息块r1＝p₀||p₁||…||p₁₅、r2＝p₃₂||p₃₃||…||p₄₇，则新的消息块之后通过一个对应关系，将输入消息块r存入数组，得到新的三维数组B0[x][y][z]，其对应关系为：p[4×(4x+y)+z]＝B0[x][y][z]，其中，x∈[0,4)，y∈[0,4)，z∈[0,4)；S4：将三维数组B0输入到初态填充模块，得到新的三维数组B1[6][6][z]，并更新三维数组B1[6][6][z]；S5：将更新后的三维数组B1[6][6][z]输入到卷积压缩模块，使用参数矩阵A1、A2对三维数组B1[6][6][z]进行x‑y层压缩操作，得到新的三维数组B2[4][4][z]；S6：利用字节替换模块，针对B2[4][4][2]中的每一个8比特消息块使用非线性S盒做字节替换操作，得到新的三维数组B3[4][4][2]；S7：利用移位混淆模块，先定义S6得到的B3[4][4][2]的组成消息块为q0,q1,…,qn，则B3＝q0||q1...||qn，其中，qn为长8比特的消息块，n∈[0,32)；对消息块qn进行循环向右移31–Round位的操作，之后通过一个对应关系，将消息块qn存入数组，得到新的三维数组B4[4][4][2]，其对应关系为：q[2×(4y+x)+z]＝B4[x][y][z]其中，Round表示当前轮数，x∈[0,4)，y∈[0,4)，z∈[0,2)；S8：将新的三维数组B4[4][4][2]输入截断压缩模块，完成压缩。