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一、CHAM算法介绍

CHAM是B Koo等人专为资源受限设备设计的轻量级分组密码算法，其核心优势在于硬件高效性和软件友好性。该算法采用ARX结构（加法-循环移位-异或），通过4分支广义Feistel网络实现数据加密。分组长度支持64位和128位，密钥长度则涵盖128位和256位，可根据不同安全需求灵活选择。标准文档下载地址为：CHAM: A Family of Lightweight Block Ciphers for Resource-Constrained Devices。

轮函数根据轮次奇偶性交替使用两种操作模式，偶数轮执行1位和8位的组合移位，奇数轮则采用8位和1位的反向组合，这种交替策略有效增强了算法的扩散特性。轮序号直接作为输入异或项，既简化了实现，又有效抵御了滑动攻击。密钥扩展采用无状态实时计算方式，通过线性变换Φ从主密钥直接生成轮密钥，避免了中间状态的存储需求，在硬件实现上可节省74%的触发器资源。每个主密钥字并行生成两个轮密钥，并通过索引复用技术使得16个轮密钥即可覆盖80轮加密，大幅降低了存储开销。

二、Python实现

下面的Python代码可以清晰展现CHAM算法的实现细节。首先定义16位循环左移函数ROL，这是ARX结构的基础操作。密钥扩展函数将128位主密钥转换为16个轮密钥，采用论文中描述的线性变换，通过异或和循环移位操作生成所需的轮密钥。加密函数cham_encrypt实现了完整的80轮Feistel网络，初始将64位明文分为4个16位字，然后根据当前轮次选择对应的操作模式进行迭代计算。每轮更新后对分支进行左移操作，最终将4个分支字重新组合为64位密文。

测试部分使用论文附录A提供的标准测试向量进行验证，运行结果显示生成的密文与论文记载完全一致，证明了实现的正确性。代码实现虽然简洁，但完整呈现了CHAM的核心流程，包括密钥扩展、轮函数迭代和分支处理等关键环节，为理解算法原理提供了直观参考。

def ROL(x, n, bits=16):return ((x << n) | (x >> (bits - n))) & ((1 << bits) - 1)def key_expansion(mkey):rkey = [0] * 16for i in range(8):rkey[i] = mkey[i] ^ ROL(mkey[i], 1) ^ ROL(mkey[i], 8)rkey[(i + 8) ^ 1] = mkey[i] ^ ROL(mkey[i], 1) ^ ROL(mkey[i], 11)return rkeydef cham_encrypt(plaintext, round_keys):block = []for i in range(0, 64, 16):block.append((plaintext >> (48 - i)) & 0xffff)for i in range(80):if i % 2 == 0:temp = ((block[0] ^ (i & 0xFFFF)) + (ROL(block[1], 1) ^ round_keys[i % 16])) & 0xFFFFnew_x3 = ROL(temp, 8)else:temp = ((block[0] ^ (i & 0xFFFF)) + (ROL(block[1], 8) ^ round_keys[i % 16])) & 0xFFFFnew_x3 = ROL(temp, 1)block = [block[1], block[2], block[3], new_x3]ciphertext = (block[0] << 48) | (block[1] << 32) | (block[2] << 16) | block[3]return ciphertextif __name__ == '__main__':plaintext = 0x1100332255447766key = [0x0100, 0x0302, 0x0504, 0x0706, 0x0908, 0x0b0a, 0x0d0c, 0x0f0e]round_keys = key_expansion(key)ciphertext = cham_encrypt(plaintext, round_keys)print(f"明文：{plaintext:016x}")print(f"密钥：{''.join([f'{x:04x}' for x in key])}")print(f"密文：{ciphertext:016x} ")

三、总结

CHAM算法通过创新的ARX结构和无状态密钥扩展设计，在资源受限环境中实现了优异的性能表现。其硬件效率显著优于SIMON等同类算法，软件性能也可与SPECK媲美。精心设计的轮函数和充足的轮数为安全性提供了坚实保障，使其成为物联网安全应用的理想选择。Python实现验证了算法的可行性，展现了其简洁而高效的特点。