一种神经网络差分区分器输入密文结构的构建方法及装置

本发明公开了一种神经网络差分区分器输入密文结构的构建方法及装置，其中的方法包括如下步骤：仿真Speck加密算法，构建密文数据集与基于深度学习的对称密码差分分析算法。步骤2，使用随机秘钥解密、密钥添加等方法优化神经网络差分区分器输入密文结构。步骤3，使用新密文结构对于Speck、Simon加密算法进行密文对区分实验。本发明通过随机密钥解密、密钥添加等方案对输入神经网络差分区分器的密文数据结构进行优化，实现了对减轮的Speck、Simon加密算法的高准确率与高轮次密文区分，成功将区分轮次扩展一轮，为密钥恢复攻击提供高质量差分区分器。该成果极大地提升了对轻量级对称加密算法的分析能力，为密码学研究提供了新的改进方法和优化思路。