在密文识别过程中,加密算法是进一步分析密文的必要前提。然而现有密文识别方案存在形式单一的问题,并且在识别多种密码体制时难以应对不同密码体制间存在的差异。分析密文特征对识别效果的影响机制,结合Relief特征选择算法和异质集成学习算法,提出一种可适应多种密码体制识别情景的动态特征识别方案。在36种加密算法产生的密文数据集上进行实验,结果表明,与基于随机森林的密码体制分层识别方案相比,该方案在3类不同密码体制识别情景下的识别准确率分别提高了6.41%、10.03%和11.40%。
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