电路优化与对称密码自动化分析平台数据集

电路优化与对称密码自动化分析平台数据集面向对称密码算法安全性分析与性能优化需求，构建了集量子电路优化、经典电路实现及自动化评估于一体的研究级数据体系。通过引入SAT建模、结点迭代分解技术及启发式搜索框架，实现了AES系列量子电路资源（门数、深度、比特数）的显著优化，其中线性层深度由30降至16，量子比特数由120缩减至68；针对经典密码算法，提出了广义线性层优化框架，将AES线性层XOR门数优化至102（深度3），并覆盖多类轻量级密码算法的电路实现数据。数据集同步研发了对称密码自动化分析平台，集成安全性（差分/线性/积分攻击路径搜索）与性能（软硬件时延、面积、功耗）联合评估模块，支持标准化算法描述语言输入与多维度指标输出，为密码算法设计、抗量子加密协议部署及安全芯片开发提供高置信度参考。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于对称密码算法的安全性分析与性能优化，通过量子电路和经典电路优化技术，实现了AES等算法的资源效率提升，例如量子比特数从120降至68。同时，数据集集成了自动化分析平台，支持差分/线性攻击路径搜索和软硬件性能评估，为密码算法设计及安全芯片开发提供高置信度参考。