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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于超混沌系统与遗传粒子群算法的S盒设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114912614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210563082.5，技术领域涉及：G06N7/08；该发明授权一种基于超混沌系统与遗传粒子群算法的S盒设计方法是由李正权;陆雅雯;覃瑞卿;谭立容;顾斌设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超混沌系统与遗传粒子群算法的S盒设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超混沌系统与遗传粒子群算法的S盒设计方法，属于混沌加密技术领域。通过提出一个基于Chebyshev映射和ICMIC映射的二维级联调制耦合混沌系统，分析表明该混沌系统在参数范围内是超混沌的，所生成的混沌序列具有更好的遍历性，且其混沌行为更加难以预测。在改混沌系统的基础之上，采用区间划分法和序列索引的方法生成性能良好的S盒，最后使用遗传粒子群优化算法对S盒进行的优化可获得了非线性度更高的S盒。与现有方案相比，本申请所构造的S盒在非线性度、差分均匀性、输出比特间独立性方面均具有良好表现，抵抗线性攻击的能力更强，在数据及图像加密领域有着广泛的应用前景。

本发明授权一种基于超混沌系统与遗传粒子群算法的S盒设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超混沌系统与遗传粒子群算法的S盒设计方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：构造基于Chebyshev映射和ICMIC映射的二维混沌系统，并根据所述二维混沌系统构造若干初始S盒，计算每个初始S盒的非线性度以及差分均匀性； 步骤2：基于S盒性能评判原则确定遗传粒子群优化算法的适应度函数； 步骤3：对遗传粒子群优化算法中的粒子进行编码，每个粒子代表一个初始S盒； 步骤4：通过改进的遗传算法的交叉、变异操作进行粒子位置更新；所述改进的遗传算法中，使用粒子速度自适应地控制遗传算法的交叉率和变异率； 步骤5：判断更新后的粒子适应度值是否发生退化，若发生退化，返回步骤4，否则继续步骤6； 步骤6：更新局部最优解与全局最优解，判断是否达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数，输出此时的全局最优解作为最终设计的S盒，否则，返回步骤4； 所述根据所述二维混沌系统构造若干初始S盒，包括： 根据下式1构造二维混沌系统； 式1中，xn、yn为第n次迭代的状态量，xn+1和yn+1为第n+1次迭代的状态量，其取值范围为[-1,1]；k为调制参数，取值范围为0.2,1；λ为系统参数，取值范围为λ≥2； 对所构造的二维混沌系统赋初值x0、y0；设置系统参数k、λ；迭代L次，舍去前1000个混沌序列，取剩余的混沌序列xn、yn； 将[-1,1]区间等分为10000个小区间，按顺序给每个小区间标上序号i，i＝1,2,...,10000；接着取yn所在区间的区间号为Yn，xn所在区间的区间号为Xn； 使用得到的Yn，获取Xn序列对应位置的值XYn，将其依次填入空的数组H中，截取数组H中长度为256的片段来生成S盒； 为了使得到的数值与8×8的S盒控制在同一范围内，通过公式2得到0到255范围内的整数s，将其填入S盒，如果得到的s值有重复，则需获得一个随机整数r1，随后使用公式3的s’替换该值： s＝modXYn,256式2 s'＝modYn+r1,256式3 最后通过在数组H中截取不同的片段，获得不同的初始S盒； 所述步骤2中遗传粒子群优化算法的适应度函数为： fj＝γ*NLj+θ*δj式4 对于第j个粒子，即第j个S盒，NLj表示S盒的非线性度，δj表示S盒的差分均匀度，γ，θ为加权系数；所述S盒性能评判原则为非线性越大、差分均匀性越小的S盒性能越好； 基于S盒性能评判原则，对γ，θ进行分段赋值，得到的适应度函数如下所示： 所述步骤4中交叉率指交叉片段长度，所述变异率指变异次数； 所述步骤4包括： 利用下式5进行粒子速度更新： 其中，第j个粒子的d个元素与局部最优解的d个元素按位置进行比较，记录其中相同位置上元素不同的个数及序号，不同元素的个数就是该粒子与局部最优解的距离d1，粒子与全局最优解的距离为d2； r2和r3为两个取值范围为0,1的随机数，iter表示当前迭代次数，ger表示最大迭代次数；c1为自我学习因子，c2为群体学习因子，w为惯性权重，vj-1为上一轮迭代的速度，vj表示本轮粒子速度； 对获得的粒子速度vj向上取整，得到的值作为第j个交叉片段的长度L1j； 将上一轮得到的N个局部最优解按照适应度值由大到小进行排序，取前30％，从中随机选取一个作为交叉操作的亲代p1，将第j个粒子作为亲代p2； 接着选取一个取值范围为1,256的随机整数r4作为交叉的起始位置，选取的随机数需要满足r4+L1j≤256，然后交换两个亲代中从r4到r4+L1j的位置； 最后做冲突检测，根据交换的片段中的对应元素建立一个映射关系，所有冲突的元素都会经过映射进行替换，保证形成的子代中不会有重复的元素； 利用下式6得到l2j，向上取整获得变异次数L2j： 其中，fj为第j个粒子的适应度值，fpj为局部最优解相应的适应度值，fg为全局最优解相应的适应度值；随机选取两个取值范围为1,256且不相等的整数并交换这两个位置上的元素，重复该操作L2j次即得到位置更新后的粒子。

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