摘要：密碼體制識(shí)別是指在已知密文條件下,通過(guò)分析密文中潛在的各類特征信息達(dá)到區(qū)分或識(shí)別其加密算法的過(guò)程,是現(xiàn)實(shí)中開展深層次密碼分析的重要前提.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的密碼體制識(shí)別方法通過(guò)提取密文特征訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型構(gòu)建密碼體制識(shí)別分類器,具有識(shí)別準(zhǔn)確率高、操作流程簡(jiǎn)明且實(shí)用性強(qiáng)的特點(diǎn),目前已成為密碼體制識(shí)別領(lǐng)域的主流方法.本文基于NIST的隨機(jī)性測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)重新設(shè)計(jì)密文特征提取方法,進(jìn)而提出了一種基于隨機(jī)森林分類算法的密碼體制識(shí)別方案.實(shí)驗(yàn)表明,該方案可以有效區(qū)分明密文以及分組密碼不同模式(ECB模式與CBC模式)加密的密文,并以明顯高于隨機(jī)的的識(shí)別準(zhǔn)確率完成對(duì)AES、DES、3DES、IDEA、Blowfish和Camellia共計(jì)六種密碼體制的兩兩區(qū)分實(shí)驗(yàn).大多數(shù)基于隨機(jī)性測(cè)試的密文特征具有識(shí)別不同密碼體制加密密文的能力,與現(xiàn)有的密文特征相比,本文提出的部分密文特征可以在較少的數(shù)據(jù)量下達(dá)到較高識(shí)別準(zhǔn)確率.相關(guān)研究可以為進(jìn)一步探索密文特征提取技術(shù)與密碼體制識(shí)別方案提供參考.