基于深度学习的多密码适配轻量级密码差分分析算法

来源：电讯技术杂志2025年第7期北京时间：

作者：邓浩然,王春琦,杨程,董斐斐,陈通海

单位：(1.国家无线电监测中心成都监测站，成都 611130;2.南京航空航天大学 电子信息工程学院，南京 210016)

摘要：在资源受限的物联网设备上，针对基于深度学习的传统差分密码分析方法中模型仅能适配单一密码的局限性，提出了一种基于深度学习的多密码适配轻量级密码差分分析算法。通过引入两种独特的数据输入机制，使得算法能够同时处理多种类型的密码数据，大大增强了其通用性。同时，通过引入全新的密钥恢复算法参数调整策略，使得模型在一次训练后能灵活对多种轻量级密码进行差分分析。此外，算法支持对不同密码间的相似性及交替加密的安全性进行定量分析，这是传统算法所不具备的。实验结果表明，相较于传统方法，所提算法在不同密码间的泛化性能和密钥恢复准确率上均有显著提升，最高提升幅度达 2.1%。这一成果为未来通信中的数据安全保护提供了一种高效的分析与评估策略，有望在资源受限的物联网设备安全防护中发挥重要作用。

关键词：物联网设备；安全防护；深度学习；轻量级密码；差分分析；多密码适配；