[發明專利]一種基于DPSO算法的密碼模塊安全防護方法

在審

• 申請號: 201510058491.X
• 申請日: 2015-02-05
• 公開（公告）號: CN104715140A
• 公開（公告）日: 2015-06-17
• 發明（設計）人: 肖守柏
• 申請（專利權）人: 江西科技學院
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 無
• 代理人: 無

技術領域

本發明屬于計算機算法領域，更具體地說，本發明涉及一種基于DPSO算法的密碼模塊安全防護方法。?

背景技術

密碼模塊安全防護方案是多個安全防護措施的集合，是所有密碼模塊安全防護措施的一個子集，選擇哪些防護措施中的哪些防護方案形成最終的密碼安全防護方案是眾多防護措施和防護方案的優化組合問題。而求解組合優化這類問題時，它的可行解具有數量有限的特點，因此在理論上，這類問題可以通過枚舉方法進行求解找到最優解，但是當實際問題的規模非常大時，可行解的數量非常多，使用枚舉的方法很難實現的時候更是如此。密碼模塊安全防護方案優化設計問題就是屬于可行解數量較多，難以用枚舉方法求解。因此需要尋找一種方法來解決這個問題。在當代解決這類問題最主要方法就是智能優化算法，因為這類算法比較符合于人類的思維方式，易于理解。用智能優化算法求解組合優化問題時在得到最優解的同時，也可以得到一些次優解以供比較選擇。

發明內容

本發明所要解決的問題是提供一種算法簡單的一種基于DPSO算法的密碼模塊安全防護方法。?

為了實現上述目的，本發明采取的技術方案為：

一種基于DPSO算法的密碼模塊安全防護方法，包括如下步驟：

（1）初始化，假定群體規模N，安全防護措施種類n，隨機初始化w、c，隨機給出一組密碼模塊安全防護方案，即隨機的粒子位置和隨機的一組速度；

（2）根據粒子當前位置代入多目標優化模型中求出適應度值，并更新其下一個位置；

（3）判斷是否達到終止條件，若是，則結束，若沒有，則返回(2)。

優選的，所述步驟（2）進一步包括如下步驟：

a.計算(X_Pbest之間的差，得到一個速度A，同理，計算X_Pbest，得到一個速度B；

b.根據公式得到一個新的速度，即密碼模塊安全防護方案交換的序列；

c.根據公式計算出新粒子的位置，即密碼模塊安全防護的新方案位置；

d.將新方案對應的一組屬性值代入多目標協同優化模型中，求出適應度值，并比較是否優于更新前的值；

e.如果找到更好的解，則將X_Pbest更新。

優選的，所述步驟（2）和（3）之間增加按照自適應權重公式更新權重，使得慣性權重(w)的取值隨粒子目標值的變化而自動變化。

優選的，所述慣性權系數計算公式為

。

優選的，所述W_max表示w的最大值，W_min表示w的最小值，f表示為粒子當前的目標函數，f_avg表示所有粒子的平均值，f_min表示所有粒子中最小目標值。

優選的，所述步驟e后加入步驟f：判斷更新后的最優適應度值是否優于更新前的最優適應度值，找到一個更好的解，更新X_gbest。

有益效果：本發明提供了一種基于DPSO算法的密碼模塊安全防護方法，在收斂速度和局部搜索能力方面有較大的優勢，增加按照自適應權重公式更新權重，在較少的迭代次數內，其解群就向最優解的方向收斂，使DPSO算法有較好的收斂特性，能夠較快的找到問題的最優解，DPSO算法的優化效率較高，從優化后的DPSO算法的變化曲線也可以看出，在迭代的后期，不會出現局部最優的現象，使算法繼續保持尋優能力，使算法的效率有了進一步的提升。

附圖說明

圖1為本發明基于DPSO算法的密碼模塊安全防護方法的流程圖。

具體實施方式

一種基于DPSO算法的密碼模塊安全防護方法，包括如下步驟：

（1）初始化，假定群體規模N，安全防護措施種類n，隨機初始化w、c，隨機給出一組密碼模塊安全防護方案，即隨機的粒子位置和隨機的一組速度；

?（2）根據粒子當前位置代入多目標優化模型中求出適應度值，并更新其下一個位置，進一步包括如下步驟：

a.計算(X_Pbest之間的差，得到一個速度A，同理，計算X_Pbest，得到一個速度B；

b.根據公式得到一個新的速度，即密碼模塊安全防護方案交換的序列；

c.根據公式計算出新粒子的位置，即密碼模塊安全防護的新方案位置；

d.將新方案對應的一組屬性值代入多目標協同優化模型中，求出適應度值，并比較是否優于更新前的值；