Участник:One/Алгоритм распределения булевых функций на гиперсфере

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску

Автор - Бартель Артем.

Одним из самых интересных свойств булевых функций, часто используемых в криптографии, является нелинейность. Для булевых функций, зависящих от четного количества переменных существует точная формула для подсчета нелинейности, а вот с функциями, зависящими от нечетного числа переменных такой формулы нет. Конечно же, существует общая формула вычисления нелинейности, но при достаточно больших [math]n[/math] (количество переменных) ей практически невозможно пользоваться, так как она подразумевает перебор всех возможных векторов длины [math]n[/math]. Именно поэтому хочется попытаться расширить используемый математический аппарат, чтобы получить более удобное решение поставленной проблемы. В данной статье будет рассматриваться метод распределения булевых функций на гиперсфере. На основе этого метода будут предприняты попытки нахождения закономерностей и связей между степенью нелинейности булевой функции и ее расположением на гиперсфере в евклидовом пространстве.

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Объекты, с которыми работает данный алгоритм - булевы функции. Фактически, при задании [math]n[/math] - количество переменных, от которых зависит функция - будет выполнен полный перебор всех возможных векторов длины [math]2^{n}[/math] (это вектора, которые соответствуют значениям, которые функция принимает на всевозможных лексико-графически упорядоченных наборах длины [math]n[/math]), количество коих равно [math]2^{2^{n}}[/math]. Для каждого такого вектора будет подсчитана нужная характеристика - спектр Уолша, на основе которой будет составляться вектор так называемой функции-сектора, которая отвечает за то, в каком секторе гиперсферы находится исследуемая функция. На основе полученного распределения булевых функций на гиперсфере будут предприняты попытки нахождения зависимостей между функцией-сектором данной булевой функции и ее показателем нелинейности. Конечно же, особое внимание уделяется функциям, зависящим от нечетного числа переменных.

1.2 Математическое описание алгоритма

Через [math]V_{n}[/math] обозначим множество всевозможных двоичных векторов длины [math]n[/math]. Тогда отображение [math]f: V_{n} → V_{n}[/math] - булева функция. Коэффициентом Уолша заданной функции на векторе [math]u[/math] называется величина [math]W_{f}(u)[/math], определяемая формулой:

[math]W_{f}(u) = Σ_{x\in V_{n}} (-1)^{f(x)+\lt u,x\gt }[/math],

где [math]\lt u,x\gt [/math] - скалярное произведение соответствующих векторов: [math]\lt u,x\gt = Σ_{i=1}^{n}x_{i}u_{i}[/math], где [math]Σ[/math] - сложение по модулю 2. Соответственно спектром Уолша данной функции называется вектор вида [math](W_{f}(0^{n}), ..., W_{f}(1^{n}))[/math].

На основе данного вектора составляется вектор значений функции-сектора [math]g(x)[/math] по правилу:

[math]W_{f}(x)\gt 0 → g(x) = 0; W_{f}(x)\lt 0 → g(x) = 1[/math]

Таким образом, мы получаем вектор значений функции, которая 'нумерует' определенную секцию гиперсферы. Легко видеть, что для булевых функций, у которых существует хотя бы один нулевой коэффициент Уолша, невозможно точно и однозначно определить секцию, в которой они лежат, то есть они находятся на стыке двух секторов. В дальнейшем будут исследоваться свойства полученных функций-секторов и их взаимосвязь с исходными булевыми функциями.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительным ядром данного алгоритма является перебор всех возможных функций от заданного количества переменных, так как количество таких функций равно [math]2^{2^n}[/math]. Функции можно отождествить с их вектором значений, который в свою очередь можно перевести в число из двоичной системы в десятичную. Таким образом, генерация или перебор всех возможных булевых функций от [math]n[/math] переменных сводится к перебору всех возможных чисел в диапазоне от [math]0[/math] до [math]2^{2^n}[/math], не включая последнее значение.

1.4 Макроструктура алгоритма

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

1.6 Последовательная сложность алгоритма

1.7 Информационный граф

1.8 Ресурс параллелелизма алгоритма

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

1.10 Свойства алгоритма

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.2 Локальность данных и вычислений

2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.6 Выводы для классов архитектур

2.7 Существующие реализации алгоритма

3 Литература

  1. ↑ О.А. Логачев, С.Н. Федоров, В.В. Ященко. Булевы функции как точки гиперсферы в евклидовом пространстве // Общероссийский математический портал Math-Net.ru. 2018, том 30, выпуск 1, стр. 39-55
  2. ↑ О.А. Логачев, А.А. Сальников, С.В. Смышляев, В.В. Ященко. Булевы функции в теории кодирования и криптологии. 2012.
  3. ↑ Tomas Cusick, Pantelimon Stanica. Cryptographic Boolean Functions and Applications. 2009.