本發(fā)明涉及加密解密方法，尤其涉及一種無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法。

背景技術(shù)：

目前計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)普及，而無(wú)線路由器提供了WIFI，使得人們?cè)谶B接網(wǎng)絡(luò)時(shí)非常地方便和靈活，已經(jīng)廣泛應(yīng)用在人們?nèi)粘９ぷ骱蜕畹姆椒矫婷妗?/p>

但為了提高無(wú)線路由器所提供的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的安全性，通常會(huì)設(shè)置復(fù)雜的密碼。這種做法也會(huì)帶來(lái)另一個(gè)問(wèn)題，即，一旦用戶忘記了密碼，就難以進(jìn)入該無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中。這又給用戶帶來(lái)了極大的不方便?，F(xiàn)有技術(shù)中有采用差分密碼分析方法對(duì)無(wú)線路由器的密碼進(jìn)行分析的，但其準(zhǔn)確度不夠。

因此，需要提供一種準(zhǔn)確性更高的無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一種密碼破解的準(zhǔn)確率更高的無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法。

本發(fā)明提供的技術(shù)方案為：

一種無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法，包括：

步驟一、提供一密碼主機(jī)，所述密碼主機(jī)上裝載有知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)、調(diào)度控制器和推理機(jī)，其中，所述知識(shí)庫(kù)中預(yù)存有采用GEP技術(shù)生成的多個(gè)IF-THEN規(guī)則，每個(gè)IF-THEN規(guī)則對(duì)應(yīng)于一個(gè)無(wú)線路由器密碼計(jì)算方法；

步驟二、采用所述密碼主機(jī)獲取由無(wú)線路由器發(fā)出的數(shù)據(jù)包，并該數(shù)據(jù)包輸入所述調(diào)度控制器；

步驟三、所述調(diào)度控制器根據(jù)進(jìn)程信息在所述數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取與無(wú)線路由器密碼相關(guān)的特征事實(shí)，根據(jù)用戶類型在所述規(guī)則庫(kù)中獲取對(duì)應(yīng)的無(wú)線路由器密碼計(jì)算方法，將與無(wú)線路由器密碼相關(guān)的特征事實(shí)與無(wú)線路由器密碼計(jì)算方法結(jié)合，并通過(guò)GEP智能分析出無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合，并將該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合保存至所述數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)，所述調(diào)控控制器還將該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合送往所述推理機(jī)；

步驟四、所述推理機(jī)將該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合與所述知識(shí)庫(kù)中的前提條件進(jìn)行匹配，并將匹配成功的規(guī)則的結(jié)論返回所述調(diào)度控制器，該結(jié)論為該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合；

步驟五、所述調(diào)度控制器將該結(jié)論與所述數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的特征事實(shí)比較，如在所述數(shù)據(jù)庫(kù)中存在與該結(jié)論相同的特征事實(shí)，則將該結(jié)論作為推理結(jié)果輸出該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合；如在所述數(shù)據(jù)庫(kù)中不存在與該結(jié)論相同的特征事實(shí)，則將該結(jié)論作為新的特征事實(shí)，重新執(zhí)行步驟三至步驟五；

步驟六、采用差分密碼分析方法對(duì)該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合進(jìn)行分析，從而得出無(wú)線路由器的實(shí)際密鑰。

優(yōu)選的是，所述的無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法中，所述步驟三中，通過(guò)GEP智能分析出無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合，其具體過(guò)程包括：

步驟S1：自定義初始化參數(shù)，所述初始化參數(shù)包括種群大小N，子種群大小M，最大評(píng)價(jià)次數(shù)MAX_FE，函數(shù)符，終結(jié)符，基因長(zhǎng)度，基因個(gè)數(shù)，變異概率，插串概率，插串長(zhǎng)度以及重組概率，將獲取的與無(wú)線路由器密碼相關(guān)的特征事實(shí)定義為初始種群P_t＝{X1，X2，…，XN}，并計(jì)算初始種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度f(wàn)_i；

步驟S2：通過(guò)對(duì)初始種群P_t中的N個(gè)個(gè)體執(zhí)行基因表達(dá)式編程的選擇、變異、插串、重組生成M個(gè)新個(gè)體，并將M個(gè)新個(gè)體組成子種群O_t，并計(jì)算子種群O_t中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，其中適應(yīng)度最大的個(gè)體為最優(yōu)個(gè)體；

步驟S3：將初始種群P_t中的N個(gè)個(gè)體和子種群O_t中的M個(gè)個(gè)體組成臨時(shí)種群P′_t，并計(jì)算臨時(shí)種群P′_t的中的每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，然后刪除臨時(shí)種群P′_t中適應(yīng)度最大的前M個(gè)個(gè)體，得到由N個(gè)個(gè)體組成的新一代種群P_t+1；

步驟S4：重復(fù)步驟S2和步驟S3，直至循環(huán)次數(shù)達(dá)到MAX_FE后結(jié)束，結(jié)束時(shí)得到的新一代種群P_t+1，以結(jié)束時(shí)得到的新一代種群作為所分析出的無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合。

優(yōu)選的是，所述的無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法中，所述步驟六中，采用差分密碼分析方法對(duì)該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合進(jìn)行分析，從而得出無(wú)線路由器的實(shí)際密鑰，其具體過(guò)程為：

步驟(1)定義r輪差分特征序列；

步驟(2)獲取一個(gè)r-1輪特征序列，使得該特征序列達(dá)到最大概率；

步驟(3)均勻隨機(jī)地選擇明文X₀并計(jì)算其導(dǎo)數(shù)X′₀，使得X₀和X′₀的差分值為ΔX₀，找出X₀和X′₀在實(shí)際密鑰加密下所得的密文X_r和其導(dǎo)數(shù)X′_r

步驟(4)獲取最后一輪的子密鑰K_r，判斷K_r是否有2^m個(gè)可能值，其中，1≤j≤2^m，m為正整數(shù)；

步驟(5)設(shè)置相應(yīng)的2^m個(gè)計(jì)數(shù)器A_j，用每個(gè)解密密文X_r和X′_r，得到r-1輪的明文X_r-1和其導(dǎo)數(shù)X′_r-1；

步驟(6)判斷X_r-1和X′_r-1的差分是否為ΔX_r-1，如果是，計(jì)數(shù)器A_j加1，否則，返回執(zhí)行步驟(3)；

步驟(7)重復(fù)執(zhí)行步驟(3)至步驟(6)，直到一個(gè)或多個(gè)計(jì)數(shù)器的值大于其他計(jì)數(shù)器的值，輸出該一個(gè)或多個(gè)計(jì)數(shù)器所對(duì)應(yīng)的子密鑰及密碼；

步驟(8)判斷密碼分析結(jié)果是否正確，如果正確，獲取密鑰，并記錄分析過(guò)程及時(shí)間，否則，返回執(zhí)行步驟(1)；

其中：(1)r輪差分特征序列為r個(gè)單輪差分特征的串聯(lián)；(2)r輪差分特征序列的概率為r個(gè)單輪差分特征概率的乘積；(3)X₀為所述步驟五所提取到的該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合所對(duì)應(yīng)的明文。

優(yōu)選的是，所述的無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法中，所述步驟二中，在將該數(shù)據(jù)包輸入所述調(diào)度控制器之前，還對(duì)該數(shù)據(jù)包進(jìn)行去噪。

本發(fā)明所述的無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法通過(guò)獲取截取無(wú)線路由器發(fā)出的數(shù)據(jù)包，提取初始化的數(shù)據(jù)向量，根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)包，利用基因表達(dá)式編程的算法(GEP算法)分析出無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合，再利用差分密碼分析方法進(jìn)行精準(zhǔn)的密碼分析，最后破解出無(wú)線路由器的實(shí)際密鑰。本發(fā)明所述的無(wú)線路由器WIFI密碼分析算法，比傳統(tǒng)的只使用差分密碼分析算法在密碼破解的可行幾率上提高36％。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明所述的GEP算法的流程圖；

圖2為本發(fā)明所述的無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明，以令本領(lǐng)域技術(shù)人員參照說(shuō)明書(shū)文字能夠據(jù)以實(shí)施。

如圖1和圖2所示，本發(fā)明提供一種無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法，包括：

步驟一、提供一密碼主機(jī)，所述密碼主機(jī)上裝載有知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)、調(diào)度控制器和推理機(jī)，其中，所述知識(shí)庫(kù)中預(yù)存有采用GEP技術(shù)生成的多個(gè)IF-THEN規(guī)則，每個(gè)IF-THEN規(guī)則對(duì)應(yīng)于一個(gè)無(wú)線路由器密碼計(jì)算方法；

步驟二、采用所述密碼主機(jī)獲取由無(wú)線路由器發(fā)出的數(shù)據(jù)包，并該數(shù)據(jù)包輸入所述調(diào)度控制器；

步驟三、所述調(diào)度控制器根據(jù)進(jìn)程信息在所述數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取與無(wú)線路由器密碼相關(guān)的特征事實(shí)，根據(jù)用戶類型在所述規(guī)則庫(kù)中獲取對(duì)應(yīng)的無(wú)線路由器密碼計(jì)算方法，將與無(wú)線路由器密碼相關(guān)的特征事實(shí)與無(wú)線路由器密碼計(jì)算方法結(jié)合，并通過(guò)GEP智能分析出無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合，并將該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合保存至所述數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)，所述調(diào)控控制器還將該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合送往所述推理機(jī)；

步驟四、所述推理機(jī)將該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合與所述知識(shí)庫(kù)中的前提條件進(jìn)行匹配，并將匹配成功的規(guī)則的結(jié)論返回所述調(diào)度控制器，該結(jié)論為該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合；

步驟五、所述調(diào)度控制器將該結(jié)論與所述數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的特征事實(shí)比較，如在所述數(shù)據(jù)庫(kù)中存在與該結(jié)論相同的特征事實(shí)，則將該結(jié)論作為推理結(jié)果輸出該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合；如在所述數(shù)據(jù)庫(kù)中不存在與該結(jié)論相同的特征事實(shí)，則將該結(jié)論作為新的特征事實(shí)，重新執(zhí)行步驟三至步驟五；

步驟六、采用差分密碼分析方法對(duì)該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合進(jìn)行分析，從而得出無(wú)線路由器的實(shí)際密鑰。

本發(fā)明所述的無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法通過(guò)獲取截取無(wú)線路由器發(fā)出的數(shù)據(jù)包，提取初始化的數(shù)據(jù)向量，根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)包，利用基因表達(dá)式編程的算法(GEP算法)分析出無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合，再利用差分密碼分析方法進(jìn)行精準(zhǔn)的密碼分析，最后破解出無(wú)線路由器的實(shí)際密鑰。本發(fā)明所述的無(wú)線路由器WIFI密碼分析算法，比傳統(tǒng)的只使用差分密碼分析算法在密碼破解的可行幾率上提高36％。

具體來(lái)說(shuō)，本發(fā)明中對(duì)用戶行為分析方法為：利用GEP的智能分析技術(shù)強(qiáng)大的函數(shù)發(fā)現(xiàn)功能以及IF-THEN規(guī)則生成功能，建立一個(gè)智能化、集成化、協(xié)調(diào)化的專家系統(tǒng)分析無(wú)線路由器WIFI密碼。系統(tǒng)建立了一個(gè)多庫(kù)協(xié)同的模型，建立復(fù)雜的IF-THEN規(guī)則和分類模型，利用收集回來(lái)無(wú)線路由器發(fā)出的數(shù)據(jù)包，實(shí)時(shí)根據(jù)無(wú)線路由器的數(shù)據(jù)包、以往數(shù)據(jù)包及用戶使用計(jì)算機(jī)使用習(xí)慣等特性進(jìn)行分析，并分析出無(wú)線路由器WIFI密碼可能出現(xiàn)的密碼組合，基本功能流程如圖1所示。

本系統(tǒng)采用多庫(kù)協(xié)同的模式，建立了數(shù)據(jù)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)、知識(shí)庫(kù)等，數(shù)據(jù)庫(kù)存貯了有關(guān)的數(shù)據(jù)和結(jié)果，規(guī)則庫(kù)存放著一些有關(guān)的密碼學(xué)的計(jì)算模型、方法和程序，知識(shí)庫(kù)存放著一些有關(guān)密碼領(lǐng)域中專家性、規(guī)律性的知識(shí)。調(diào)度控制器建立起的一種多庫(kù)之間、知識(shí)庫(kù)與推理機(jī)之間的協(xié)同策略。因?yàn)?，?duì)于每一個(gè)具體的項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，輸入輸出的形式都是固定的，推理關(guān)系也是相同的，不同的是推理過(guò)程中具體的內(nèi)容，所以，每一個(gè)行為基本信息項(xiàng)目都有自己的調(diào)度控制模式。調(diào)度控制器是連接各信息庫(kù)和功能模塊的樞紐，主要是依靠編程手段來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

在本發(fā)明所述的方法中，知識(shí)表達(dá)和推理過(guò)程是最核心的內(nèi)容，下面進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明：

知識(shí)表達(dá)：

專家系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)人工智能活動(dòng)是以知識(shí)為中心，知識(shí)庫(kù)是本系統(tǒng)中重要的組成部分。本系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)是一個(gè)由許多評(píng)定規(guī)則組成的集合，每條規(guī)則抽象為前提(P)、結(jié)論(C)和可信度(CF)賦值，編程實(shí)現(xiàn)的形式為：

IF<P>THEN<C>WITH<CF＝？>

其中：

n為每條規(guī)則的前提數(shù)，θ＝{AND，OR}，Pi為規(guī)則前提集合{P1，P2，…Pn}中的元素，CF＝？為每條規(guī)則的可信度賦予某一數(shù)值。

可信度的引入是為了更好地表達(dá)知識(shí)的模糊性和不確定性，本系統(tǒng)的可信度區(qū)間定義為[0，1]，可信度的大小由密碼與犯罪心理學(xué)的專家研究和系統(tǒng)反復(fù)實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的途經(jīng)來(lái)獲取。

本系統(tǒng)的規(guī)則生產(chǎn)，采用GEP技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)生產(chǎn)，具有人工干預(yù)少，自動(dòng)化程度高，精度高的特點(diǎn)。

推理過(guò)程：

本系統(tǒng)的推理過(guò)程可以描述為首先利用GEP技術(shù)進(jìn)行密碼模式分類，建立相關(guān)分類模型(可以離線保存供后面調(diào)用)，然后利用GEP生成的IF-THEN規(guī)則，和密碼類型，進(jìn)行推理，提高GEP技術(shù)應(yīng)用的實(shí)時(shí)性，達(dá)到實(shí)時(shí)分析的目的。

推理過(guò)程采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、正向的不確定性推理策略，推理的實(shí)質(zhì)是把知識(shí)規(guī)則鏈接起來(lái)，形成一條或多條推理鏈。系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)包進(jìn)行分析提取結(jié)果，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)去噪處理后，將相應(yīng)的信息特征以數(shù)據(jù)庫(kù)的形式保存，作為輸入的事實(shí)供推理機(jī)使用。主要過(guò)程是：

1、調(diào)度控制器根據(jù)獲取到數(shù)據(jù)包數(shù)據(jù)及用戶使用計(jì)算機(jī)習(xí)慣等特征，在數(shù)據(jù)庫(kù)獲取與密碼相關(guān)對(duì)應(yīng)的特征事實(shí)，在規(guī)則庫(kù)中獲取對(duì)應(yīng)的計(jì)算方法。

2、調(diào)度控制器將密碼相關(guān)特征事實(shí)和計(jì)算方法經(jīng)過(guò)GEP智能分析與計(jì)算方法處理后得到新的事實(shí)特征。然后將新的特征事實(shí)一方面保存到數(shù)據(jù)庫(kù)，另一方面送往推理機(jī)。

3、推理機(jī)讀入密碼相關(guān)特征事實(shí)，用這些特征事實(shí)與知識(shí)庫(kù)中規(guī)則的前提條件進(jìn)行匹配，將匹配成功的規(guī)則的結(jié)論返回調(diào)度控制器，再存入數(shù)據(jù)庫(kù)。

4、將上一步驟生成的、保存在數(shù)據(jù)庫(kù)的中間結(jié)論又作為密碼相關(guān)新的特征事實(shí)，然后再重復(fù)以上的步驟。

5、當(dāng)無(wú)新的特征事實(shí)生成時(shí)，調(diào)度控制器就到達(dá)一種穩(wěn)定的狀態(tài)，這時(shí)推理過(guò)程結(jié)束，并輸出無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合。

同時(shí)，本系統(tǒng)基于GEP的智能分析過(guò)程是一個(gè)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)的自適應(yīng)過(guò)程。GEP智能分析模塊具有學(xué)習(xí)功能，多次成功的分析結(jié)果可以作為新的分析規(guī)則存在，并可以根據(jù)系統(tǒng)積累的分析經(jīng)驗(yàn)來(lái)自動(dòng)棄用長(zhǎng)期無(wú)效的規(guī)則，從而達(dá)到優(yōu)化推理規(guī)則庫(kù)，提高分析準(zhǔn)確度的目的，并成功得出無(wú)線路由器可能存在密碼組合。

優(yōu)選地，所述的無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法中，所述步驟三中，通過(guò)GEP智能分析出無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合，其具體過(guò)程包括：

步驟S1：自定義初始化參數(shù)，所述初始化參數(shù)包括種群大小N，子種群大小M，最大評(píng)價(jià)次數(shù)MAX_FE，函數(shù)符，終結(jié)符，基因長(zhǎng)度，基因個(gè)數(shù)，變異概率，插串概率，插串長(zhǎng)度以及重組概率，將獲取的與無(wú)線路由器密碼相關(guān)的特征事實(shí)定義為初始種群P_t＝{X1，X2，…，XN}，并計(jì)算初始種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度f(wàn)_i；

步驟S2：通過(guò)對(duì)初始種群P_t中的N個(gè)個(gè)體執(zhí)行基因表達(dá)式編程的選擇、變異、插串、重組生成M個(gè)新個(gè)體，并將M個(gè)新個(gè)體組成子種群O_t，并計(jì)算子種群O_t中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，其中適應(yīng)度最大的個(gè)體為最優(yōu)個(gè)體；

步驟S3：將初始種群P_t中的N個(gè)個(gè)體和子種群O_t中的M個(gè)個(gè)體組成臨時(shí)種群P′_t，并計(jì)算臨時(shí)種群P′_t的中的每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，然后刪除臨時(shí)種群P′_t中適應(yīng)度最大的前M個(gè)個(gè)體，得到由N個(gè)個(gè)體組成的新一代種群P_t+1；

步驟S4：重復(fù)步驟S2和步驟S3，直至循環(huán)次數(shù)達(dá)到MAX_FE后結(jié)束，結(jié)束時(shí)得到的新一代種群P_t+1，以結(jié)束時(shí)得到的新一代種群作為所分析出的無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合。

上述通過(guò)GEP智能分析出無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合的過(guò)程也可以表達(dá)為：

設(shè)置參數(shù)：產(chǎn)生初始群體P0＝{X1，X2，…，XN}，并計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度f(wàn)i

t＝0

while(t＜最大代數(shù)T){

for(i＝0；i＜N；i++){

從Pt中隨機(jī)選擇一個(gè)個(gè)體Xr與Xi進(jìn)行重組產(chǎn)生新個(gè)體X′r和

X′i，計(jì)算其適應(yīng)度值f′r和f′i

if(f′r＞fr)Xr＝X′r，if(f′i＞fi)Xi＝X′i

以概率pt對(duì)Xi進(jìn)行IS變換操作，產(chǎn)生新個(gè)體X′i，計(jì)算其適應(yīng)度值f′i，if(f′i＞fi)Xi＝X′i

以概率pr對(duì)Xi進(jìn)行倒置操作，產(chǎn)生新個(gè)體X′i，計(jì)算其適應(yīng)度值

f′i，if(f′i＞fi)Xi＝X′i

}

從Pt中隨機(jī)選擇一個(gè)個(gè)體Xr，對(duì)Xr進(jìn)行變異操作產(chǎn)生N個(gè)新個(gè)

計(jì)算這N個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，找出適應(yīng)度最大的個(gè)體Xr-best，

if(fr-best＞fr)Xr＝Xr-best

判斷最優(yōu)個(gè)體未更新的代數(shù)是否大于MAXNO。若大于，則對(duì)較差的部分個(gè)體(占群體的10％)進(jìn)行突變操作t++

}。

優(yōu)選地，所述的無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法中，所述步驟六中，采用差分密碼分析方法對(duì)該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合進(jìn)行分析，從而得出無(wú)線路由器的實(shí)際密鑰，其具體過(guò)程為：

步驟(1)定義r輪差分特征序列；

步驟(2)獲取一個(gè)r-1輪特征序列，使得該特征序列達(dá)到最大概率；

步驟(3)均勻隨機(jī)地選擇明文X₀并計(jì)算其導(dǎo)數(shù)X′₀，使得X₀和X′₀的差分值為ΔX₀，找出X₀和X′₀在實(shí)際密鑰加密下所得的密文X_r和其導(dǎo)數(shù)X′_r；

步驟(4)獲取最后一輪的子密鑰K_r，判斷K_r是否有2^m個(gè)可能值，其中，1≤j≤2^m，m為正整數(shù)；

步驟(5)設(shè)置相應(yīng)的2^m個(gè)計(jì)數(shù)器A_j，用每個(gè)解密密文X_r和X′_r，得到r-1輪的明文X_r-1和其導(dǎo)數(shù)X′_r-1；

步驟(6)判斷X_r-1和X′_r-1的差分是否為ΔX_r-1，如果是，計(jì)數(shù)器A_j加1，否則，返回執(zhí)行步驟(3)；

步驟(7)重復(fù)執(zhí)行步驟(3)至步驟(6)，直到一個(gè)或多個(gè)計(jì)數(shù)器的值大于其他計(jì)數(shù)器的值，輸出該一個(gè)或多個(gè)計(jì)數(shù)器所對(duì)應(yīng)的子密鑰及密碼；

步驟(8)判斷密碼分析結(jié)果是否正確，如果正確，獲取密鑰，并記錄分析過(guò)程及時(shí)間，否則，返回執(zhí)行步驟(1)；

其中：(1)r輪差分特征序列為r個(gè)單輪差分特征的串聯(lián)；(2)r輪差分特征序列的概率為r個(gè)單輪差分特征概率的乘積；(3)X₀為所述步驟五所提取到的該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合所對(duì)應(yīng)的明文。

優(yōu)選地，所述的無(wú)線路由器WIFI密碼的差分密碼分析方法中，所述步驟二中，在將該數(shù)據(jù)包輸入所述調(diào)度控制器之前，還對(duì)該數(shù)據(jù)包進(jìn)行去噪。

以下提供一個(gè)具體的實(shí)施例：

測(cè)試網(wǎng)絡(luò)中有1臺(tái)密碼主機(jī)S和無(wú)線路由器C；S上裝載了知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)、調(diào)度控制器和推理機(jī)，其中知識(shí)庫(kù)中用GEP技術(shù)生成了一系列IF-THEN規(guī)則；C代表無(wú)線路由器。

1、S獲取C發(fā)生的數(shù)據(jù)包；

2、S將C發(fā)生的并進(jìn)行了去噪的數(shù)據(jù)包輸入調(diào)度控制器；

3、調(diào)度控制器根據(jù)進(jìn)程信息在數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取與無(wú)線路由器密碼相關(guān)對(duì)應(yīng)的特征事實(shí)A；

4、調(diào)度控制器根據(jù)用戶類型在規(guī)則庫(kù)中獲取對(duì)應(yīng)的無(wú)線路由器密碼計(jì)算方法B；

5、調(diào)度控制器將A與B結(jié)合通過(guò)GEP智能分析，無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合A’；

6、調(diào)度控制器將A’保存到數(shù)據(jù)庫(kù)；

7、調(diào)度控制器將A’送往推理機(jī)；

8、推理機(jī)將得到的A’與知識(shí)庫(kù)中的前提條件進(jìn)行匹配，將匹配成功的規(guī)則的結(jié)論返回調(diào)度控制器；

9、調(diào)度控制器將得到的結(jié)論與數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的特征事實(shí)比較，如有相同的記錄則將結(jié)論作為推理結(jié)果輸出無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合送往差分密碼分析算法進(jìn)行最后精準(zhǔn)密碼分析；反之，則將結(jié)論作為新的特征事實(shí)，重復(fù)步驟3至步驟9。之后進(jìn)入差分密碼分析方法。

10、定義r輪差分特征序列；

11、獲取一個(gè)r-1輪特征序列，使得該特征序列達(dá)到最大概率；

12、均勻隨機(jī)地選擇明文X₀并計(jì)算其導(dǎo)數(shù)X′₀，使得X₀和X′₀的差分值為ΔX₀，找出X₀和X′₀在實(shí)際密鑰加密下所得的密文X_r和其導(dǎo)數(shù)X′_r；

13、獲取最后一輪的子密鑰K_r，判斷K_r是否有2_m個(gè)可能值，其中，1≤j≤2_m，m為正整數(shù)；

14、設(shè)置相應(yīng)的2_m個(gè)計(jì)數(shù)器A_j，用每個(gè)解密密文X_r和X′_r，得到r-1輪的明文X_r-1和其導(dǎo)數(shù)X′_r-1；

15、判斷X_r-1和X′_r-1的差分是否為ΔX_r-1，如果是，計(jì)數(shù)器A_j加1，否則，返回執(zhí)行步驟(3)；

16、重復(fù)執(zhí)行步驟(3)至步驟(6)，直到一個(gè)或多個(gè)計(jì)數(shù)器的值大于其他計(jì)數(shù)器的值，輸出該一個(gè)或多個(gè)計(jì)數(shù)器所對(duì)應(yīng)的子密鑰及密碼；

17、判斷密碼分析結(jié)果是否正確，如果正確，獲取密鑰，并記錄分析過(guò)程及時(shí)間，否則，返回執(zhí)行步驟(1)；

其中：(1)r輪差分特征序列為r個(gè)單輪差分特征的串聯(lián)；(2)r輪差分特征序列的概率為r個(gè)單輪差分特征概率的乘積；(3)X₀為所述步驟五所提取到的該無(wú)線路由器可能出現(xiàn)的密碼組合所對(duì)應(yīng)的明文。

盡管本發(fā)明的實(shí)施方案已公開(kāi)如上，但其并不僅僅限于說(shuō)明書(shū)和實(shí)施方式中所列運(yùn)用，它完全可以被適用于各種適合本發(fā)明的領(lǐng)域，對(duì)于熟悉本領(lǐng)域的人員而言，可容易地實(shí)現(xiàn)另外的修改，因此在不背離權(quán)利要求及等同范圍所限定的一般概念下，本發(fā)明并不限于特定的細(xì)節(jié)和這里示出與描述的圖例。