基于忆阻混沌初始化的混合布谷鸟搜索-蜜蜂算法用于生成强密码学S盒

现代密码系统的核心组成部分之一是 S-box（置换盒），由于其非线性结构，它们赋予了加密算法更高的复杂性和弹性。在本研究中，我们提出了 CSBA（Cuckoo Search-Bees Algorithm），这是一种结合了 Cuckoo Search 和 Bees 算法优势的混合进化方法，用于生成具有强密码学特性的 S-box 结构。利用混沌系统的随机且确定的特性，初始种群由高多样性的四维忆阻 Lu 混沌映射生成。该方法的设计灵感来源于生物系统，是基于蜜蜂的觅食策略和布谷鸟的繁殖策略开发的。这种受自然启发的结构实现了对解空间的高效扫描。生成的 S-box 的适应度通过非线性度值进行评估。随后，使用本文提出的混合 CSBA 算法以及 Bees 算法对这些 S-box 进行了优化。所提出方法的性能通过 SAC、非线性度、BIC-SAC、BIC-NL、最大差分分布和线性均匀度（LU）指标进行了衡量。与文献中使用元启发式算法生成 S-box 的其他研究相比，所提出的方法表现出良好的性能。特别是，非线性度指标获得的平均值 109.75 显示出极高的成功率。因此，本研究表明，利用所开发的元启发式算法可以为对称加密算法生成稳健且可靠的 S-box。