Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Designing Bent Boolean Functions With Parallelized Linear Genetic Programming

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F17%3APU126400" target="_blank" >RIV/00216305:26230/17:PU126400 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.fit.vut.cz/research/publication/11402/" target="_blank" >https://www.fit.vut.cz/research/publication/11402/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1145/3067695.3084220" target="_blank" >10.1145/3067695.3084220</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Designing Bent Boolean Functions With Parallelized Linear Genetic Programming

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Bent Boolean functions are cryptographic primitives essential for the safety of cryptographic algorithms, providing a degree of non-linearity to otherwise linear systems. The maximum possible non-linearity of a Boolean function is limited by the number of its inputs, and as technology advances, functions with higher number of inputs are required in order to guarantee a level of security demanded in many modern applications. Genetic programming has been successfully used to discover new larger bent Boolean functions in the past. This paper proposes the use of linear genetic programming for this purpose. It shows that this approach is suitable for designing of bent Boolean functions larger than those designed using other approaches, and explores the influence of multiple evolutionary parameters on the evolution runtime. Parallelized implementation of the proposed approach is used to search for new, larger bent functions, and the results are compared with other related work. The results show that linear genetic programming copes better with growing number of function inputs than genetic programming, and is able to create significantly larger bent functions in comparable time.

  • Název v anglickém jazyce

    Designing Bent Boolean Functions With Parallelized Linear Genetic Programming

  • Popis výsledku anglicky

    Bent Boolean functions are cryptographic primitives essential for the safety of cryptographic algorithms, providing a degree of non-linearity to otherwise linear systems. The maximum possible non-linearity of a Boolean function is limited by the number of its inputs, and as technology advances, functions with higher number of inputs are required in order to guarantee a level of security demanded in many modern applications. Genetic programming has been successfully used to discover new larger bent Boolean functions in the past. This paper proposes the use of linear genetic programming for this purpose. It shows that this approach is suitable for designing of bent Boolean functions larger than those designed using other approaches, and explores the influence of multiple evolutionary parameters on the evolution runtime. Parallelized implementation of the proposed approach is used to search for new, larger bent functions, and the results are compared with other related work. The results show that linear genetic programming copes better with growing number of function inputs than genetic programming, and is able to create significantly larger bent functions in comparable time.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA16-08565S" target="_blank" >GA16-08565S: Rozvoj kryptoanalytických metod prostřednictvím evolučních výpočtů</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    GECCO Companion '17 Proceedings of the Companion Publication of the 2017 on Genetic and Evolutionary Computation Conference

  • ISBN

    978-1-4503-4939-0

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    1825-1832

  • Název nakladatele

    Association for Computing Machinery

  • Místo vydání

    Berlín

  • Místo konání akce

    Berlin

  • Datum konání akce

    15. 7. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000625865500309