# 信息安全系统测评

**Repository Path**: cloud-lumiere/cryptography-evaluation

## Basic Information

- **Project Name**: 信息安全系统测评
- **Description**: 基于 Flask 的密码算法安全性与性能综合测评 Web 平台。支持正确性、结构性、随机性、性能四类测试，预置 SM3/SM4/ZUC算法，支持注册自定义算法。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-06
- **Last Updated**: 2026-06-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 密码方案测评平台

基于 Flask 的密码算法安全性与性能综合测评 Web 平台。支持正确性、结构性、随机性、性能四类测试，预置 SM3/SM4/ZUC 算法，支持注册自定义算法。

## 快速启动

```bash
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务
python app.py

# 访问 http://127.0.0.1:5000
```

启动后在首页选择测试类型，进入对应测试页面后可配置数据量参数（正确性：互逆轮数；结构性：样本量；随机性：比特数），然后选择算法运行测试。

## 依赖

| 依赖 | 版本 | 用途 |
|------|------|------|
| Flask | >= 2.0 | Web 框架 |
| numpy | >= 1.20 | 数值计算 |
| scipy | >= 1.7 | 统计检验 |

## 四类测试

### 正确性测试
- 已知答案测试 (KAT) — 对比标准测试向量验证加密/解密/密钥流输出
- 加解密互逆性测试 — 随机明文加密后解密，验证一致性，可配置测试轮数 (10~1000轮)
- 边界与异常测试 — 空输入、单字节、全0/全1、错误长度密钥/IV

分组密码: 8个等价类（标准随机、零值密钥、全一密钥、零值明文、全一明文、单比特密钥、单比特明文、双零边界）
序列密码: 6个等价类（标准随机、零值密钥、全一密钥、零值IV、全一IV、单比特密钥）

### 结构性测试
- 明密文独立性 — 检验明文与密文之间无统计相关性，可配置样本量 (1千~10万)
- 扩散性（雪崩效应） — 翻转明文/密钥单比特，检验密文差异分布
- 密钥/IV 相关性 — 检验密钥流与密钥/IV 的独立性
- 帧相关性 — 检验不同帧密钥流的独立性

### 随机性测试（NIST 风格）
- 单比特频数检测
- 自相关检测
- 扑克检测
- 重叠子序列检测
- 游程检测与游程分布
- 支持 10万~200万 bit 样本量选择
- 总比特数自动分为 10 组样本，每组独立运行全部 7 项检验，逐项计算通过率
- 结果展示通过率汇总条（各测试通过情况 + 百分比进度条），每项测试显示通过率
- 支持高级配置：自定义密钥/IV/明文模式（随机、全零、全一、有序、自定义十六进制），用于检验特殊输入下的随机性表现
- 支持上传 `.txt`（01字符串）或 `.bin`（原始二进制）文件，直接对外部数据进行随机性检测，无需算法参与

### 性能测试
- 吞吐量 (MB/s)
- 平均延迟 (ms)
- 每秒操作数
- 覆盖 16B / 256B / 4KB / 64KB 多数据量级

## 可配置数据量参数

| 测试类型 | 参数 | 可选值 | 默认 | 说明 |
|---------|------|--------|------|------|
| 正确性测试 | 互逆性测试轮数 | 10 / 50 / 100 / 500 / 1000 | 100 | 更多轮数提高可靠性，增加耗时 |
| 结构性测试 | 样本量 | 1千 / 5千 / 1万 / 5万 / 10万 | 5千 | 更大样本量提供更稳定统计结论 |
| 随机性测试 | 样本比特数 | 10万 / 20万 / 50万 / 100万 / 200万 | 10万 | 更多比特提供更可靠的随机性评估 |
| 随机性测试 | 样本组数 | 5 / 10 / 20 / 50 / 100 | 10 | 总数据量均分为多组，每组独立运行全部检验 |
| 随机性测试 | 显著水平 α | 0.001 / 0.01 / 0.05 / 0.1 | 0.01 | P-value < α 视为未通过，α 越小通过标准越严格 |
| 随机性测试 | 输入数据模式 | 随机 / 全零 / 全一 / 有序 / 自定义hex | 随机 | 自定义密钥/IV/明文生成模式，检验特殊输入下的随机性 |
| 随机性测试 | 外部数据导入 | .txt(01字符串) / .bin(原始二进制) | — | 上传外部比特数据直接检测，无需算法参与 |

使用NIST推荐的通过阈值：threshold = n × (1 - α - 3 × √(α×(1-α)/n))

## 预置算法

| 算法 | 类型 | 标准 |
|------|------|------|
| SM3 | 哈希函数 | GB/T 32905-2016 |
| SM4 | 分组密码 | GB/T 32907-2016 |
| ZUC | 序列密码 | GB/T 33133-2016 |

## 注册新算法

符合**GM/T 0018 和 GM/T 0019 标准**

### 接口要求

所有算法需实现一个类，类名与注册名称一致，并实现以下方法：

**通用方法（必须）：**

```python
def get_info(self) -> dict:
    return {
        "name": "算法名称",          # 字符串
        "type": "block",             # "block" / "stream" / "hash"
        "block_size": 128,           # 块大小(位)，分组密码填写
        "key_size": 128,             # 密钥大小(位)
        "iv_size": 0,                # IV大小(位)，序列密码填写
        "description": "算法描述",
    }
```

**分组密码（type=block）：**

```python
def encrypt(self, plaintext: bytes, key: bytes) -> bytes:
    """加密单个块，plaintext/key 均为块大小/密钥大小对应字节数"""

def decrypt(self, ciphertext: bytes, key: bytes) -> bytes:
    """解密单个块，建议实现；未实现时使用 SM4 兼容适配器"""
```

**序列密码（type=stream）：**

```python
def generate_keystream(self, key: bytes, iv: bytes, length: int) -> bytes:
    """生成指定字节长度的密钥流"""
```

**哈希函数（type=hash）：**

```python
def hash(self, message: bytes) -> bytes:
    """计算消息摘要，返回 32 字节"""
```

### 注册方式

访问 `/register` 页面，支持：
1. 上传 `.py` 文件
2. 粘贴代码
3. 选择算法类型

## 标准测试向量

### 导入方法

1. 进入正确性测试页 `/tests/correctness`
2. 点击算法对应的「管理向量」
3. 粘贴 JSON 或上传 `.json` 文件

### 格式说明

**分组密码：**

```json
[
  {
    "key": "000102030405060708090a0b0c0d0e0f",
    "plaintext": "00112233445566778899aabbccddeeff",
    "ciphertext": "69c4e0d86a7b0430d8cdb78070b4c55a"
  }
]
```

**序列密码：**

```json
[
  {
    "key": "000102030405060708090a0b0c0d0e0f",
    "iv": "000102030405060708090a0b0c0d0e0f",
    "length": 32,
    "keystream": "14b6c4..."
  }
]
```

所有 hex 字段为小写十六进制字符串，`length` 为密钥流字节数。

## 项目结构

```
testsuite/
├── app.py                  # Flask 主应用（路由、测试适配、任务引擎、向量管理、重置）
├── correct_test.py         # 正确性测试框架（KAT、互逆、边界、压力）
├── structural_tests.py     # 结构性测试框架（独立性、扩散、相关性）
├── randomness_tests.py     # 随机性测试框架（NIST风格统计检验）
├── performance_test.py     # 性能测试模块（吞吐量/延迟基准）
├── sm3.py                  # SM3 哈希算法插件
├── sm4.py                  # SM4 分组密码插件
├── zuc.py                  # ZUC 序列密码插件
├── aes_128.py              # AES-128 分组密码样例
├── requirements.txt        # Python 依赖
├── templates/              # Jinja2 模板文件
│   ├── base.html           # 基础布局 + 导航
│   ├── index.html          # 首页（四类测试入口卡片）
│   ├── test_hub.html       # 测试页面（选算法→运行→进度→结果→导出）
│   ├── algorithm.html      # 算法信息页
│   ├── vectors.html        # 测试向量管理页
│   ├── register.html       # 注册新算法
│   ├── history.html        # 测试历史记录 + 重置
│   └── about.html          # 平台说明与接口文档
├── data/                   # 持久化数据
│   ├── algorithms.json     # 用户注册算法记录
│   ├── test_history.json   # 测试历史记录
│   └── test_vectors/       # 各算法标准测试向量
└── user_algos/             # 用户上传算法源码
```

## 页面路由

| 路由 | 功能 |
|------|------|
| `/` | 首页，四类测试入口卡片 |
| `/tests/<type>` | 测试页面，选择算法并运行测试 |
| `/algorithm/<name>` | 算法信息页 |
| `/vectors/<name>` | 测试向量管理（上传/查看/删除） |
| `/register` | 注册新算法 |
| `/history` | 测试历史记录，含重置按钮 |
| `/about` | 平台说明、接口规范、联系方式 |

## API 端点

| 方法 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| POST | `/api/test/start` | 启动异步测试任务，返回 task_id |
| GET | `/api/task/<id>` | 轮询任务状态、进度、结果 |
| GET | `/api/task/<id>/export?format=json\|txt` | 查看报告 |
| GET | `/api/task/<id>/download?format=json\|txt` | 下载报告文件 |
| GET | `/api/algorithms` | 列出所有已注册算法 |
| GET | `/api/history` | 获取测试历史 |
| GET/POST/DELETE | `/api/vectors/<name>` | 管理测试向量 |
| POST | `/api/reset` | 重置平台数据（仅保留 SM3/SM4/ZUC） |

## 任务流程

```
前端点击「运行测试」
  → POST /api/test/start 创建任务
  → 后台线程执行测试（带进度回调）
  → 前端每 500ms 轮询 GET /api/task/<id>
  → 显示进度条、耗时、当前步骤
  → 任务完成后展示结果表格
  → 可导出/下载 JSON 或 TXT 格式报告
```

## 报告导出

支持两种格式：
- **JSON** — 结构化数据，含测试类型、算法名、耗时、逐项结果
- **TXT** — 可读文本，含分隔线和详细状态

## 重置

点击历史记录页的「重置平台数据」按钮，将：
- 清除所有测试历史记录
- 删除所有用户注册算法
- 删除所有导入的测试向量
- 恢复为预置算法 SM3 / SM4 / ZUC