本发明专利技术公开了一种基于可扩展精度混沌类遗传性的软件序列码生成方法，可扩展精度混沌的轨道的基本结构包括根基因位，通用基因位和独立基因位，其步骤为：第一步，确定输出软件序列码的长度，批量序列码的数量，确定根基因位和通用基因位，并转化为小数作为Logistic方程的x0初始值，确定控制参数的数值；第二步，利用低位迭代法进行计算，在没有达到指定精度之前，一直进行迭代；当达到指定精度之后，输出低位迭代法得到的序列；第三步，将相应的输出序列写入软件数据文件中，作为软件序列码，重复第二步，直到满足所指定的批量序列码的数量。本发明专利技术利用了独立基因位的稳定周期和随机多样性的特点，适合于保护计算机软件的合法使用。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机软件
，具体地说是利用可扩展精度混沌的类基因遗传特性生成软件序列码保护软件的合法使用的方法。
技术介绍
本专利技术涉及混沌理论中可扩展精度混沌的类基因遗传的特性和计算机软件
中软件序列码两个方面，因此，下文从这两个方面来说明其技术背景。（一）可扩展精度混沌的类基因遗传的特性混沌现象广泛分布于自然界中。混沌理论也是物理学、数学、气象学、生物学和信息科学的研究分支之一。混沌的研究从轨道空间上可以分为连续域上的混沌和离散空间的混沌两类。连续域上的混沌可以描述为混沌动力方程在实空间中连续运动的轨迹。离散空间的混沌是利用计算机等计算设备在有限的数字空间中模拟混沌动力方程运动的轨迹。连续域上的混沌轨道是由混沌动力方程在无限大的精度下由其真实的计算数值组成的，即混沌轨道是由实空间中的连续点组成的；其代表了混沌的真实的本质特点。离散空间的混沌在计算机的有限计算精度下计算混沌动力方程的迭代值，其轨道空间退化为有限状态机。在混沌轨道的研究中，诸多的方法和理论被用于揭示混沌轨道的特征和混沌的真实本质，主要的方法和理论可以概括为：混沌吸引子中的不稳定的周期轨道（Unstable periodic orbit），阴影引理（Shadowing lemma），统计分析的方法，数论的方法等。阴影引理在一定程度上建立了真实轨道与伪随机轨道之间的桥梁，在有限的空间可以连续地观察到真实轨道。但是，其理论的验证还存在着很大的难度。2005年，我国学者李树钧等发表了一维线性混沌映射中动态特性分析的研究报告；其中，阐述了阴影理论的局限性，并首次对一维线性混沌映射的动态特性退化问题进行了系统的、理论的分析。不稳定的周期轨道以及其变化莫测的离散周期在很大程度上受到计算精度和量化误差的影响，特别是量化误差的不可控性和随机特性很大程度上影响着混沌轨道。统计分析的方法对于确定计算精度与量化误差对混沌动态特性的影响上是一种有效的方法。2007年，欧特奥（Oteo）等人在双精度浮点运算误差的条件下进行了Logistic映射的统计分析和动态特点的研究。随机分布的量化误差与混沌的不稳定的周期轨道，以及混沌特性的退化问题具有紧密的联系。然而，计算机中的计算精度对于量化误差的影响具有极大的不确定性。目前，还没有关于计算精度与量化误差的系统的、理论的分析理论。因此，为了减少量化误差对混沌的动力学特性的影响，增加计算精度无疑是最有效的观察混沌本质特征的方法之一。2010年，可扩展精度混沌在国内首次被提出。2011年，可扩展精度混沌的计算方法对混沌函数进行分步计算，利用动态数组保存计算结果。可扩展精度混沌的分步计算进一步降低了量化误差对混沌动态特性的影响，因此，可以使得到的混沌接近于理想的混沌状态。而动态数组的设计可以使计算精度进一步扩大，为进一步观察混沌真实轨道的这一特殊现象奠定了基础。2012年，Liu等首次提出低位迭代法，该方法为进一步揭示混沌的真实本质奠定了一定的基础。 对于不稳定的周期轨道的短周期的扰动，即加入噪声的方法在一定程度上破坏了短周期的出现。2013年，Song等进一步报道了混沌动力系统的短周期现象，其中，由于计算误差的存在，使得混沌的轨道偏离了原来的轨道在无法预测的状态。Logistic方程的定义如下：xn+1 = a*xn*(1- xn), n = 0，1, … (1)参数a为控制参数，且0 < a < 4。参数xn为混沌方程的第n次的迭代值，x0为xn初始迭代值，且0 < xn < 1。 给定Logistic方程的x0 = 0.1和a = 3.9。假设计算精度设定为2。以传统的计算机浮点运算方法进行迭代，Logistic方程的轨道中的点如下所示。0.35 -> 0.88 -> 0.41 -> 0.94 -> 0.21 -> 0.64 -> 0.89 -> 0.38 -> 0.91 -> 0.31 -> 0.83 -> 0.55 -> 0.96 -> 0.14 -> 0.46 -> 0.96 在计算精度为2和传统的计算机浮点运算方法下，Logistic方程的轨道首先经历了一个过渡周期由0.35 -> … -> 0.55，然后，迅速进入了一个短周期，即0.96 -> 0.14 -> 0.46，在迭代值0.96，Logistic方程进入了短周期循环状态。在相同的控制参数的情况下，即a = 3.9，初始值设定为x0 = 0.960167，设定精度为6，以传统的计算机浮点运算方法进行迭代，Logistic方程的轨道中的点如下所示：0.960167 -> 0.149160 -> 0.494954 -> 0.974900 -> 0.095432 -> 0.336666 -> 0.870955 -> 0.438330 -> 0.960167从上面的迭代结果可以看出，该轨道没有过渡周期，在初始迭代点直接进入了循环状态。 量化误差的难以确定，也进一步加剧了研究真实轨道与伪随机轨道的难度。也正是这个原因，使得混沌真实轨道的特性难以进行观测，恰恰是量化误差隐藏和掩盖了混沌的类遗传的特性。 低位迭代法是有效观察混沌真实轨道的方法之一，以下对低位迭代法和传统的计算机浮点运算方法做进一步比较。通常的计算机的浮点运算方法采用的是IEEE 754的标准，该标准包括三种运算模式：单精度（32-bit），双精度（64-bit）和扩展精度（80-bit）。计算机的浮点运算方法的基本原理是：在计算机的内存中保存着指定精度的数值，即所能表示的最大有效的精度。当计算的数值超过了计算机指定的精度时，该计算数值的高位部分被保留，而超过最大有效精度的低位部分作为计算机的量化误差被舍弃。在混沌方程计算的过程中，每经过一次迭代，真实轨道中的连续点的真值的计算精度会随之增加。当混沌方程的计算精度超过了计算机所能提供的最大有效精度时，混沌方程迭代的数值解的低位将被舍弃，因此，数值解的低位是无法得到的。以下例子是为了对比真实轨道与伪随机轨道的区别。在Logistic方程中，设定初始迭代值x0 = 0.5和控制参数a = 3.85的迭代初始条件，Logistic方程在连续域的实空间中真实轨道中的连续点如下。x0 = 0.5x1 = 0.9625x2 = 0.1389609375x3 = 0.4606555620941162109375x4 = 0.9565402585425997111462927423417568206787109375如果把真实轨道的连续点的真值的末位的数字位写成如下的形式，更利于观察到真实轨道的这一特殊的现象。0.50.96250.13896093750.… 1093750.… 7109375从迭代值x2开始在后续的迭代值中，其低位均出现共同的数字位“09375”，在进一步的迭代中，迭代值x3和x4中均具有共同的数位“1”，即，共同的低位数字位“109375”。本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于可扩展精度混沌类遗传性的软件序列码生成方法，其特征是：Logistic方程的定义如下xn+1 = a*xn*(1‑ xn), n = 0，1, … 参数a为控制参数，且0 < a < 4，参数xn为混沌方程的第n次的迭代值，x0为xn初始迭代值，且0 < xn < 1；其真实轨道的基本结构包括：根基因位，通用基因位和独立基因位；第一步，确定输出序列码的长度（pn），以及批量序列码的数量，确定根基因位和通用基因位，并转化为小数作为Logistic方程的x0初始值，确定控制参数a的数值；第二步，利用低位迭代法进行计算，在没有达到指定精度（pn）之前，一直进行迭代，当达到指定精度之后，输出低位迭代法得到的序列；低位迭代法原理如下：Step_1：以绝对精度计算Logistic方程的第一步y = x*(1‑x)；Step_2：以绝对精度计算Logistic方程的第二步z = a*y；Step_3：当获得的迭代值z的精度小于等于给定的pn的值时，所得迭代值z的全部数字位均保留，作为下一步的迭代输入值；否则，把所得迭代值z的低pn位转变为小数返回作为进行下一次迭代的输入值；第三步，将相应的输出序列写入软件数据文件中，作为软件序列码，重复第二步，直到满足所指定的批量序列码的数量。...
【技术特征摘要】
1.一种基于可扩展精度混沌类遗传性的软件序列码生成方法，其特征是：Logistic方程的定义如下xn+1 = a*xn*(1- xn), n = 0，1, … 参数a为控制参数，且0 < a < 4，参数xn为混沌方程的第n次的迭代值，x0为xn初始迭代值，且0 < xn < 1；其真实轨道的基本结构包括：根基因位，通用基因位和独立基因位；第一步，确定输出序列码的长度（pn），以及批量序列码的数量，确定根基因位和通用基因位，并转化为小数作为Logistic方程的x0初始值，确定控制参数a的数值；第二步，利用低...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘嘉辉，宋大华，罗智勇，李方洲，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23
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