# 密码测评平台

**Repository Path**: cloud-lumiere/cryptographic-evaluation-platform

## Basic Information

- **Project Name**: 密码测评平台
- **Description**: 基于 Streamlit 的轻量级密码算法随机性 / 正确性 / 性能一体化测评平台。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-16
- **Last Updated**: 2026-05-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 密码算法测评平台

基于 Streamlit 的轻量级密码算法正确性 / 随机性 / 性能一体化测评平台。

## 快速开始

在命令行中：
```bash
cd cryptography-evaluation
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py
```

浏览器自动打开 `http://localhost:8501`

或者直接运行目录下的`开始.bat`

## 功能概览

| 模块 | 说明 |
|------|------|
| **算法管理** | 上传/粘贴 Python 插件注册算法，支持分组密码、序列密码、哈希算法。内置 SM4 / ZUC / SM3 示例 |
| **正确性测试** | 动态黑盒（等价类 KAT）、白盒（中间状态/边界/异常）、压力测试（随机输入对比） |
| **随机性测评** | 分组密码 3 项结构性测试 + 序列密码 4 项结构性测试 + 6 项 NIST 随机性测试 |
| **性能测试** | 速度（MB/s）、内存占用、平台信息采集 |
| **任务与报告** | 历史任务管理 + 报告文件浏览下载（JSON/CSV/PDF），支持按类型过滤 |
| **帮助与关于** | 接口设计标准、算法注册示例、技术栈、平台信息和联系方式 |

## 目录结构

```
cryptography-evaluation/
├── app.py                      # Streamlit 主程序（导航入口）
├── algorithm_manager.py        # 算法插件管理、SQLite CRUD
├── cipher_engines.py           # 随机性测评引擎（结构性+随机性）
├── correctness_engine.py       # 正确性测试引擎（黑盒/白盒/压力）
├── performance_engine.py       # 性能测试引擎（速度/内存/平台）
├── randomness_tests.py         # 6 项 NIST 随机性测试
├── structural_tests.py         # 分组+序列结构性测试
├── report_generator.py         # JSON / CSV / PDF 报告生成
├── task_manager.py             # 任务记录、取消、历史查询
├── test_vector_loader.py       # 测试向量加载与验证
├── correctness_page.py         # 正确性测试页面组件
├── requirements.txt            # Python 依赖
│
├── pages/
│   ├── perf_page.py            # 性能测试 Streamlit 页面
│   └── task_page.py            # 任务历史 Streamlit 页面
│
├── algorithm_plugins/           # 算法插件目录
│   ├── sm4_plugin.py           # SM4 分组密码 (GB/T 32907)
│   ├── zuc_plugin.py           # ZUC 序列密码 (GB/T 33133)
│   └── sm3_plugin.py           # SM3 哈希算法 (GB/T 32905)
│
├── test_vectors/                # 预置测试向量
│   ├── AES_128_KAT.json        # AES-128 8 类等价类
│   ├── SM4_KAT.json            # SM4 8 类等价类
│   ├── ZUC_KAT.json            # ZUC 6 类等价类
│   └── SM3_KAT.json            # SM3 7 组 KAT
│
├── reports/                     # 生成的报告文件
└── algorithms.db                # SQLite 数据库（自动创建）
```

## 算法插件接口

注册新算法需要实现以下接口（只需实现对应类型的必要方法）：

```python
class MyCipher:
    def get_info(self) -> dict:
        """返回算法元数据"""
        return {
            "name": "MyCipher",       # 算法名称
            "type": "block",          # block / stream / hash
            "block_size": 128,        # 分组长度(比特), 哈希填0
            "key_size": 128,          # 密钥长度(比特), 哈希填0
            "iv_size": 0,             # IV长度(比特), 无则填0
            "description": "描述",
        }

    def encrypt(self, plaintext: bytes, key: bytes) -> bytes:
        """分组密码加密 - 分组密码必须实现"""
        ...

    def generate_keystream(self, key: bytes, iv: bytes, length: int) -> bytes:
        """生成密钥流 - 序列密码必须实现"""
        ...

    def hash(self, message: bytes) -> bytes:
        """计算杂凑值 - 哈希算法必须实现"""
        ...
```

将 `.py` 文件放入 `algorithm_plugins/` 目录或通过 Web 界面上传即可自动注册。

## 测评体系

### 随机性测评

**分组密码（3 项）：** 明密文独立性 · 明文扩散性 · 密钥有效性  
**序列密码（4 项）：** 密钥/密钥流相关性 · IV/密钥流相关性 · 帧相关性 · 扩散性  
**基础随机性（6 项 NIST 子集）：** 单比特频数 · 自相关 · 扑克 · 重叠子序列 · 游程 · 游程分布  
**参数可调：** 样本量 2^16 ~ 2^20

### 正确性测试

**动态黑盒：** 等价类测试（分组 8 类 / 序列 6 类 / 哈希 7 组 KAT），支持自定义向量上传  
**动态白盒：** 中间状态验证 · 边界值测试 · 异常输入测试  
**压力测试：** 随机输入与参考实现逐项对比（100~10000 轮）

### 性能测试

**速度：** 多数据长度下的 MB/s 吞吐量  
**内存：** 代码大小 · 运行时峰值内存 · 进程内存  
**平台：** CPU 型号/频率 · 核心数 · 内存总量 · Python 版本

## 报告导出

所有测评模块均支持三种格式导出：

| 格式 | 说明 |
|------|------|
| **JSON** | 完整结果结构，适合程序处理 |
| **CSV** | 表格数据，适合 Excel 分析 |
| **PDF** | 含中文渲染、表格、图表的正式报告 |

报告文件存储在 `reports/` 目录，可通过「任务与报告」页面浏览和下载，支持按测评类型过滤。

## 内置算法

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

## 依赖

```
streamlit>=1.28.0
numpy>=1.24.0
scipy>=1.10.0
pandas>=2.0.0
matplotlib>=3.7.0
reportlab>=4.0.0
pycryptodome>=3.19.0
psutil>=5.9.0
```

## 平台兼容

- Windows / Linux / macOS
- Python 3.9+
- 中文字体自动检测（SimHei / WenQuanYi / Noto Sans CJK）

## 联系方式

18613772039@163.com

https://www.cnblogs.com/luminescence